研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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時系列平滑化を用いた列車前方映像に対するセマンティックセグメンテーション手法の検討

振津勇紀, 新村文郷, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋, 向嶋宏記, 長峯望

電子情報通信学会総合大会 2019年3月20日

畳み込みの多段階分解によるSemantic Segmentationの高速化

野田紘司, 久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2019年3月20日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：早稲田大学西早稲田キャンパス

近年，Semantic Segmentationは自動運転や高度運転支援の要素技術として注目を集めている．しかし，高精度なSemantic Segmentation手法の計算コストは高く，実時間処理は困難である．従って，精度を維持したまま，より高速に計算する手法が求められている．Semantic Segmentationの処理は，畳み込み演算の計算時間が大部分を占める．提案手法では，XceptionモジュールのDepthwise convolutionを垂直・水平方向に分解することで畳み込み演算のさらなる高速化を試みる．実験により，mIoUの低下を抑えつつ，パラメータ数と実行時間を削減可能なことを確認した．

欠損復元AutoEncoderによる欠損を含む物体の姿勢推定の検討

立道大樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 安間絢子

電子情報通信学会総合大会 2019年3月20日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：早稲田大学西早稲田キャンパス

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物体画像に欠損が生じ，姿勢推定が困難である．欠損物体を対象とした手法として，欠損を復元する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．そこで本発表では，欠損を復元できるように学習したAutoEncoderを用い，欠損復元と位置ずれの修正をしつつ姿勢推定をする手法を提案する．

電動車いす運転の習熟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

電子情報通信学会総合大会 2019年3月20日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：早稲田大学西早稲田キャンパス

熟練・非熟練ドライバの視行動を比較すると，両者に違いが存在することが知られており，適切な視行動と安全運転には強い相関があると考えられている．これまでに視行動をモデル化する試みは多く行われているが，周囲の幾何的な情報を明示的に考慮した視行動の解析とはなっていない．また，熟練度や経験，また環境変化などに応じて視行動がどのようにモデル化されるかについては，いまだに明らかでない部分が多い．本発表では，潜在的な危険が存在する地点での視行動の形式化の初期検討として，自動車運転のモデル化に向けて，電動車いすを死角あり狭路で操作した場合の視行動を分析した．その結果，習熟するにつれて視線が上昇することを確認した．

超低解像度遠赤外線画像からの人物姿勢推定の初期検討

岩田紗希, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎

情報処理学会全国大会 2019年3月15日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：福岡大学七隈キャンパス

近年，高齢化社会の進展が問題となっており、高齢者の健康の暮らしのためには身体機能の維持が必須である．そのためには日常的に，身体の動きを把握する必要があるが，センサ装着が必要な方法や可視光カメラを用いる方法ではセンサの装着忘れやプライバシの問題がある．
そこで，超低解像度遠赤外線画像を用いた姿勢推定法を提案する．現在，高解像度な可視光画像からの骨格推定は可能であるため，本手法では可視光カメラと赤外線カメラで同時に撮影をするシステムを構築し，学習データを収集する．それを用いて，ニューラルネットワークを学習し，超低解像度遠赤外線画像から直接姿勢を推定する．

画像キャプションの質的評価に向けた文の心像性推定手法の検討

梅村和紀, カストナーマークアウレル, 井手一郎, 川西康友, 平山高嗣, 道満恵介, 出口大輔, 村瀬洋

言語処理学会年次大会 2019年3月14日

A preliminary study on estimating word imageability labels using Web image data mining

Marc Aurel Kastner, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2019年3月14日

LIDARから得られる3D点群を用いた自転車認識

山本大貴, 新村文郷, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 加藤一樹, 村瀬洋

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2019年3月8日

事例ベースの姿勢正規化による白杖利用者認識に向けた検討

西田尚樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 朴君

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2019年3月7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：北九州国際会議場

本研究では,視覚障害者を支援するために,人物の姿勢変化から歩行者系列が白杖利用者か否か分類す
ることを目的とする.しかし,人物の向きによって画像上の人物姿勢は大きく異なるため,分類しなければなら
ない姿勢パターンが多くなり,分類が困難となる.そこで本発表では,事例ベースで様々な向きの姿勢をある1つ
の向きの姿勢に正規化する手法を提案する.分類する姿勢のパターンが限定されることにより,高精度の分類が
可能となる.評価実験において,提案手法により認識率が 5% 向上することを確認した.

運転者による歩行者の見つけやすさ向上のためのヘッドライトシステム

前田高志, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2019年3月7日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：北九州国際会議場

夜間における歩行者の交通死亡事故が多発しており，その原因として運転者による歩行者の視認が困難であることが挙げられる．近年，通常の前方照射に加えて選択的照射が可能なヘッドライトが開発されており，その技術を活かして歩行者に選択的に光を照射することで歩行者の見つけやすさを向上させることが考えられる．我々はこれまでに点滅に着目して効果的な照射法を検討し，特定の周波数において点滅光の照射が効果的であることを確認しているが， 1 つの固定された周辺光条件しか想定していなかった．そこで本研究では，周辺光条件ごとに効果的な点滅照射を分析する．具体的には，運転環境を模擬した臨場感のある仮想環境において 6 種類の周辺光条件を設定し，通常のロービーム照射，ハイビーム照射および 7 種類の点滅周波数を用いて実験を行なった．実験結果から，点滅照射が見つけやすさ向上に有効であることや，異なる周辺光条件では効果的な周波数が異なることを確認した．

SNS投稿写真のVisual Conceptに基づく時空間類似地域マイニング

陳璐, 川西康友, 井手一郎, 平山高嗣, 道満恵介, 出口大輔, 村瀬洋

データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM） 2019年3月4日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：ホテルオークラJRハウステンボス

旅行を計画する際，満足のいく計画を立てるためには，旅先の雰囲気を予め把握することが重要である．ある地域の訪問予定時の雰囲気が，既に知っている地域のある時期の雰囲気と似ていることが分かれば，その地域の訪問時の雰囲気を直感的に把握することできる．これを実現するため，我々は旅行者の体験を反映した大量のSNS投稿写真に着目した．具体的には，写真に付随する時空間情報を用いて写真をクラスタリングし「時期情報付き地域」を獲得し，写真のVisual Conceptに基づいて時空間類似地域をマイニングすることで，時期を考慮した類似地域の組を獲得する手法を提案する．手法の有用性を示すため，Flickr に投稿された写真を用いて時空間類似地域マイニング実験を行った．また，被験者実験を通して，提案手法の妥当性を確認した．

画像付き料理レシピの地域属性推定の検討

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

データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM） 2019年3月4日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：ホテルオークラJRハウステンボス

近年,投稿型料理レシピポータルサイトが普及している.ウェブ上には膨大な数の料理レシピが存在し,
掲載されている料理の種類は多岐にわたる.しかし,それに伴い,サイト利用者が検索の際に目的とする料理レシピ
件数を絞りこむことが難しくなりつつある.そこで本研究では,地域属性(スペイン料理,中華料理など)ごとに料
理の味や見た目が大きく異なることに着目し,料理レシピがもつ多様な情報から,機械学習を用いて作成される料理
の地域属性を推定する手法を提案する.学習には,料理の完成画像から得られた画像特徴,素材一覧から得られた素
材特徴,調理手順文の動詞から得られた手順特徴の 3 つを組み合わせて用いる.結果として,これら 3 つの全特徴を
用いた手法で 8 割近い推定精度が得られることを確認した.

Hard Negative Mining from in-Vehicle Camera Images based on Multiple Observations of Background Patterns 国際会議

Masashi Hontani, Haruya Kyutoku, David Robert Wong, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2019 2019年2月26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

In recent years, the demand for highly accurate pedestrian detectors has increased due to the development of advanced driving support systems.
For the training of an accurate pedestrian detector, it is important to collect a large number of training samples.
To support this, this paper proposes a ``hard negative'' mining method to automatically extract background images which tend to be erroneously detected as pedestrians.
Negative samples are selected based on the assumption that frequent patterns observed multiple times in the same location are most likely parts of the background scene.
As a result of an evaluation using in-vehicle camera images captured along the same route, we confirmed that the proposed method can automatically collect false positive samples accurately.
We also confirmed that a highly accurate detector can be constructed using the additional negative samples.

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

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