研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

分割表示 713 件中 101 - 120 件目／全件表示 >>

Next Viewpoint Recommendation by Pose Ambiguity Minimization for Accurate Object Pose Estimation 国際会議

Nik Mohd Zarifie Hashim, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Ayako Amma, Norimasa Kobori

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2019 2019年2月25日

開催年月日： 2019年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Vienna House Diplomat Prague, Prague, Czech Republic

3D object pose estimation by using a depth sensor is one of the important tasks in activities by robots. To reduce the pose ambiguity of an estimated object pose, several methods for multiple viewpoint pose estimation have been proposed. However, these methods need to select the viewpoints carefully to obtain better results. If the pose of the target object is ambiguous from the current observation, we could not decide where we should move the sensor to set as the next viewpoint. In this paper, we propose a best next viewpoint recommendation method by minimizing the pose ambiguity of the object by making use of the current pose estimation result as a latent variable. We evaluated viewpoints recommended by the proposed method and confirmed that it helps us to gain better pose estimation results than several comparative methods on a synthetic dataset.

Pedestrian Intensive Scanning for Active-scan LIDAR 国際会議

Taiki Yamamoto, Fumito Shinmura, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2019 2019年2月25日

開催年月日： 2019年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Vienna House Diplomat Prague, Prague, Czech Republic

In recent years, LIDAR is playing an important role as a sensor for understanding environments of a vehicle’s surroundings. Active-scan LIDAR is being actively developed as a LIDAR that can control the laser irradiation direction arbitrary and rapidly. In comparison with conventional uniform-scan LIDAR (e.g. Velodyne HDL-64e), Active-scan LIDAR enables us to densely scan even distant pedestrians. In addition, if appropriately controlled, this sensor has the potential to reduce unnecessary laser irradiations towards non-target objects. Although there are some preliminary studies on pedestrian scanning strategy for Active-scan LIDARs, in the best of our knowledge, an efficient method has not been realized yet. Therefore, this paper proposes a novel pedestrian scanning method based on orientation aware pedestrian likelihood estimation using the orientation-wise pedestrian’s shape models with local distribution of measured points. To evaluate the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments by simulating Active-scan LIDAR using point-clouds from the KITTI dataset. Experimental results showed that the proposed method outperforms conventional methods.

電動車いす運転の熟達に伴う視行動変化の分析

前川大和, 赤井直紀, モラレスルイス洋一, 平山高嗣, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2019年8月1日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：グランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）

近年，先進国を中心に高齢化が進んでおり，電動車いすの需要が高まっている．しかし，電動車いすの利便性は高い一方で，事故が多発している．自動車の事故は視覚的な認知ミスが原因であることが多く，電動車いすも自動車と同様に運転者の視覚的な認知を支援することが事故防止に有効であると考えられる．また，熟練運転者と非熟練運転者の視行動に差異があることが知られており，熟練者の視行動に基づいて，運転者の視覚的な認知の支援をすることができると考えられる．本研究では，電動車いす運転における熟練者の視行動のモデル化を目指し，リスクが複数存在する箇所である死角あり狭路で運転する場合を想定して，熟達に伴う視行動の変化を3次元空間上で分析した．その結果，熟達するほど複数のリスクに対してバランスよく注意を払うことを確認した．

複数手法の統合によるセマンティックセグメンテーションのクラス拡張

汪邱晟, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

HCGシンポジウム 2019年12月12日

環境認識に関する基礎と最近の動向

出口大輔

日本機械学会東海支部講習会 2019年12月5日

Scene-Adaptive Driving Area Prediction based on Automatic Label Acquisition from Driving Information 国際会議

Takuya Migishima, Haruya Kyutoku, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

5th IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR2019) 2019年11月28日

Semantic Segmentation of Railway Images Considering Temporal Continuity 国際会議

Yuki Furitsu, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hiroki Mukoujima, Nozomi Nagamine

5th IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR2019) 2019年11月27日

An Analysis of How Driver Experience Affects Eye-Gaze Behavior for Robotic Wheelchair Operation 国際会議

Yamato Maekawa, Naoki Akai, Takatsugu Hirayama, Luis Yoichi Morales, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2019 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops 2019年11月2日

開催年月日： 2019年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：COEX Convention Center, Seoul, Korea

Drivers obtain information on surrounding environment using their eyesights. Experienced eye-gaze behavior is needed when driving at places where multiple risks exist to prepare for and avoid them. In this work, we analyze the change in eye-gaze behavior in such situations while a driver gains experience on the operation of a robotic wheelchair. Accurate distance information in the traffic environment is important to analyze the eye-gaze behavior. However, almost all previous works analyze eye-gaze behavior in a 2D environment, so they could not obtain accurate distance information. For this reason, we analyze eye-gaze behavior in 3D space. Concretely, we developed a novel eye-gaze behavior analysis platform based on a robotic wheelchair and estimated the driver's attention in 3D space. We try to analyze the eye-gaze behavior considering a useful field-of-view in 3D space based on the distance information instead of only the fixation point to investigate the objects that a driver implicitly pays attention to and from where s/he focuses on them. Results show that novice drivers pay attention to a single risk at a time. In contrast, they pay more attention to multiple risks simultaneously as they gain experience. Additionally, we discuss what features are effective to model the eye-gaze behavior based on the results.

DOI： 10.1109/ICCVW.2019.00545

Exemplar-based Pseudo-Viewpoint Rotation for White-Cane User Recognition from a 2D Human Pose Sequence 国際会議

Naoki Nishida, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Jun Piao

The 16-th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal-based Surveillance (AVSS) 2019年9月20日

Similar Seasonal-Geo-Region Mining based on Visual Concepts in Social Media Photos 国際会議

Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Chen Lu, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

5th IEEE Conference on Multimedia BigData 2019年9月11日

歩行者の姿勢ヒートマップを用いた監視カメラ映像からの異常行動検出に関する初期検討

Onur Temuroglu, 川西康友, 出口大輔, 平山高嗣, 井手一郎, 村瀬洋, 岩崎麻友, 塚田篤

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2019年9月10日

任意視点からの白杖利用者認識のための人物骨格に対する視点変換の検討

西田尚樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 朴君

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2019年9月10日

見守りシステムに向けた超低解像度FIR画像からの人物骨格推定の検討

岩田紗希, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2019年9月10日

An Analysis of Simultaneous Image Matching on Various Datasets for Person Re-identification

Nik Mohd Zarifie Hashim, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2019年9月10日

開催年月日： 2019年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：大同大学

Person re-identification is becoming a focus topic in many discussions recently. It becomes a vital role in public surveillance for identifying people across the street, inside supermarkets, and airports. Person re-identification aims to match person images captured at several non-overlapping camera views. For this reason, many advanced types of research had been competing to cope with the best solution for identifying multiple persons. Due to the redundant and mismatching which occurred in the traditional individual image matching scheme, the simultaneous image matching [1, 2] provides a solution which could avoid this downside. In this study, we analyze the performance of the simultaneous image matching on various datasets. We also evaluate a new image mask for feature extraction of SDALF.

視対象との3次元位置関係に着目した電動車いす運転者の視行動分析

前川大和, 赤井直紀, 平山高嗣, モラレスルイス洋一, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2019年9月10日

CityWalks: An Extended Dataset for Attribute-aware Semantic Segmentation

Mahmud Dwi Sulistiyo, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Takatsugu Hirayama, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2019年9月9日

見えに基づく同一料理カテゴリの料理に関する典型度分析

中村真務, 川西康友, 道満恵介, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

メディアエクスペリエンス・バーチャル環境基礎研究会(MVE) 2019年8月29日

3つの学習特徴に基づく料理レシピの地域属性推定

伊藤耀一朗, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

電子情報通信学会魅力工学研究会シンポジウム2019 2019年8月28日

見えに基づく同一料理カテゴリの料理に関する典型度分析

中村真務, 川西康友, 道満恵介, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

電子情報通信学会魅力工学研究会シンポジウム2019 2019年8月28日

欠損復元AutoEncoderによる遮蔽に頑健な物体姿勢推定の検討

立道大樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 安間絢子

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2019年8月1日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：グランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）

近年，日常生活の支援のために家庭環境にロボットが導入されつつある．ロボットが物体を持ち運ぶためには，物体の姿勢を推定する必要があるが，物体が密集して存在する場合，他の物体に遮蔽されることで観測値に欠損が生じ，姿勢推定が困難である．欠損を復元するようにAutoEncoderを学習し，Encoder部分から得られる特徴ベクトルを姿勢推定に用いる手法があるが，この手法は欠損による物体中心の位置ずれを考慮していないため，欠損が大きいほど精度が低い．本発表では，欠損を復元できるように学習したAutoEncoderを，位置ずれの補正をしながら2回適用することで，観測値の欠損と位置ずれに対処した姿勢推定手法を提案する．また，パラメトリック固有空間法を拡張し，複数物体の姿勢変化からなる多様体上で姿勢補間することにより，同一クラスに属する未知形状の物体の未知姿勢であっても姿勢推定ができる手法を提案する．

　前のページ - 次のページ　

<出口 大輔>

講演・口頭発表等 - 出口 大輔

<出口　大輔>

講演・口頭発表等 - 出口　大輔