Faculty Profiles - Deguchi Daisuke

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姿勢を表現する多様体に基づくGANsを用いた特定クラス物体姿勢推定の検討

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2018.8.6

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：札幌コンベンションセンター

Generative Adversarial Nets（GANs）は，ある事前分布から画像などのデータを生成可能なネットワークであり，乱数から様々なデータを生成可能である．本研究では，物体の姿勢変化は潜在的には多様体で表現可能であることに着目し，多様体上に定義した確率分布から画像を生成するGANs の枠組みと，それを用いて学習画像を補間しつつ姿勢推定器を学習する手法を提案する．実験では，提案手法により，同一クラスに属する，学習データに含まれない物体の姿勢が補間できることを確認し，また，生成した画像を用いて姿勢推定器を学習することにより，高精度な姿勢推定ができることを示す．

車両周辺環境の違いに応じた歩行者検出信頼度の推定

久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 加藤一樹, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2018.8.6

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Poster presentation

Venue：札幌コンベンションセンター

車載カメラを用いた歩行者検出結果は，実環境下において依然として改善の余地がある．
そこで我々はこれまでに，ある検出器の出力に未検出や誤検出が含まれない可能性を，検出器の出力とは独立に検出器の信頼度として出力するシステムを提案してきた．
その中で，カメラから得た各画像の走行環境に応じた未検出と誤検出に関する信頼度について定義した．
本稿では，これらを入力画像から直接推定する信頼度推定器を構築し，実走行データを用いて推定精度を評価した

車載カメラを用いた自己位置推定と地図構築

出口大輔

第88回産研テクノサロン 2018.8.3

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：大阪富国生命ビル

近年、自動運転車両や高度運転支援システムの研究開発が盛んであり、その中でも車載カメラを用いた周囲環境理解技術は大きな注目を集めている。自動運転等の応用を考えた場合、正確な自車位置の把握は欠くことのできない最も重要機能の一つである。本講演では、車載カメラを用いた自己位置推定に焦点を当て、車の特徴を活かした系列間照合によって位置推定を高精度に行う手法やそれらの地図構築への応用について紹介する。

Visualization of Real World Activity on Group Work International conference

Daisuke Deguchi, Kazuaki Kondo, Atsushi Shimada

20th International Conference on HCI International 2018 (HCII2018) 2018.7.20

Event date： 2018

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：Las Vegas, NV, USA

Group work is widely introduced and practiced as a method to achieve the learning goal efficiently by collaborating group members. However, since most types of group works are carried out in the real environment, it is very difficult to perform formative assessment and real time evaluation without students' feedbacks. Therefore, there is a strong demand to develop a method that supports evaluation of group work. To support evaluation of group work, this paper proposes a method to visualize the real world activity during group work by using first person view cameras and wearable sensors. Here, the proposed method visualizes three scores: (1) individual attention, (2) hand visibility, (3) individual activity. To evaluate the performance and analyze the relationships between scores, we conducted experiments of Marshmallow challenge" that is a collaborative work to construct a tower using marshmallow and spaghetti within a limit of time. Through the experiments, we confirmed that the proposed method has potential to become a evaluation tool for visualizing the activity of the group work."

DOI： 10.1007/978-3-319-91131-1_2

Estimating the attractiveness of a boxed lunch focusing on the attributes of side dishes

Masamu Nakamura, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2018.6.8

フロントガラスへの映り込みが発生した際の歩行者視認性推定

森優介, 平山高嗣, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2018.5.18

Development of 'KamiRepo' System with Automatic Student Identification to Handle Handwritten Assignments on LMS International conference

Shunya Seiya, Ryuya Ito, Kosuke Okamoto, Ukyo Tanikawa, Shigeki Ohira, Daisuke Deguchi, Tomoki Toda

2018 the IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON2018) 2018.4.20

Event date： 2018

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：Santa Cruz de Tenerife, Canary Islands, Spain

A Learning Management System (LMS) has become a fundamental tool for higher education, and a framework to leverage digital education data in the LMS has attracted attention. On the other hand, there is strong demand to deal with various education data provided not only from electronic media but also non-electronic media, such as a handwritten assignment. To solve this problem, this paper describes the development of 'KamiRepo' system to make it possible to automatically upload handwritten assignments to the LMS. In this system, optical character recognition (OCR) is performed to identify scanned handwritten assignments of individual students and read their scores. Then, their scanned files automatically separated from the entire file of the scanned handwritten assignments are returned to the individual students through LMS together with their corresponding scores. Compared with a conventional system using the dedicated multifunction printer, our developed system is capable of 1) using general-purpose scanners, 2) using a user interface on Web browser, and 3) achieving accurate student identification. We have launched this system in our university in April 2017 and have evaluated its effectiveness. The experimental results using real data collected for 6 months showed that our system achieved 99.7% of success rate in the automatic upload process.

A Study on the Detection of Users of Whitecanes focusing on their Properties

Naoki Nishida, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Shoji Yachida

2018 IEICE General Conference 2018.3.22

A study on the automatic acquisition of training data for traffic signal detection based on labeling referring to driving information

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

2018 IEICE General Conference 2018.3.22

A Preliminary Study on Estimating the Difficulty of Pedestrian Detection Adaptive to Vehicle Surrounding Environments Measured by LiDAR

Haruya Kyutoku, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Kazuki Kato, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (PRMU) 2018.3.18

Similar Geo-Region Mining based on Visual Concepts in Photos from Social Media

Hiroki Takimoto, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (MVE) 2018.3.9

ライトフィールド情報を活用した局所平面角度の推定とSIFT 特徴対応付けへの応用

清水政行, 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) 2018.3.8

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：中京大学

近年，ライトフィールドカメラが一般に市販されるようになり，ライトフィールド情報を容易に取得する
ことが可能になった．ライトフィールド情報は空間中の光線情報を記録したものであり，撮影後の後処理によって任意の位置に合焦した画像を生成できるという特徴を有する．本発表では，このライトフィールド情報を活用することによって，画像中の任意の位置における最適な焦点距離と局所平面角度を同時に推定する手法を提案する．具体的には，ライトフィールドカメラの部分開口画像から算出されるSSD（Sum of Squared Difference）が合焦位置で最小になり，かつ，その隣接画素における最適な焦点距離が連続的に変化するというという2 つの性質に着目し，焦点距離と局所平面角度の同時推定手法を提案する．提案手法の有効性を確認するため，実環境において撮影した評価画像を用いて精度の検証を行った．その結果，テクスチャ情報が豊富な領域において良好な推定結果が得られることを確認した．

Improvement of taste estimation from a cooking recipe with an image

Yoichiro Ito, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (MVE) 2018.3.8

Study on the Improvement of Visibility by Projecting Flickering Light from Headlights

Takashi Maeda, Takatsugu Hirayama, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (MVE) 2018.3.8

フロントガラスへの映り込みを考慮した歩行者視認性推定

森優介, 出口大輔, 川西康友, 平山高嗣, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2018.3.2

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：名古屋工業大学

車載カメラなどを用いた歩行者検出によって歩行者の存在を運転者に警告することで，認知誤りによる事故を減らすことができると期待される.しかし，検出した歩行者全てを運転者に警告することは，運転者の集中力低下や苛立ちの原因になる.
そのため，歩行者の視認性を推定し，視認が困難である歩行者のみを警告する方法が考えられる.
歩行者の視認性を推定する研究の多くは，入力として鮮明な車載カメラ画像を前提としているが，例えばダッシュボード上の物体がフロントガラスに映り込むことにより視野が妨害されることがある.このような視野への妨害は歩行者の視認性に悪影響を与えると考えられる.
そこで本研究では，フロントガラスへの映り込みを考慮した歩行者の視認性に着目し，その推定手法を提案する.

白杖固有の形状と存在範囲に着目した白杖利用者検出

西田尚樹, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2018.3.2

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：名古屋工業大学

駅などの危険な事故が起こりうる環境で白杖利用者を発見することは, 視覚障害者に対して人手の支援をするために重要である.
しかし, 入力画像全体を探索して検出を行なうと, 背景から白杖以外を誤検出する可能性があり, 精度の高い白杖検出は困難となる.
そこで我々は, 形状特徴を用いて白杖候補を検出した後，白杖が存在し得る範囲から白杖候補を絞り込むことで, 白杖を高精度に検出する手法を提案する.

運転者の運転行動情報を利用した信号機検出用学習データの収集

右島琢也, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2018.3.2

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：名古屋工業大学

交通死亡事故は交差点内で最も多く発生しており，交差点内の交通事故を防止するための有効な対策手段が求められている．
交差点での事故を防止するため，信号機中で点灯している信号灯の色（以下現示色と呼ぶ）に応じ，運転者に詳細な指示を与える運転補助技術が開発されている．
現示色までを含めて検出・認識する信号機検出器を構築する場合，色カテゴリ毎に位置ラベルを付与した多数の学習データを用意する必要がある．
しかし，学習データの獲得を人手で行なう場合，大きな労力が必要となる．
本研究では，信号機がある交差点を通過する際に，信号機の現示色によって運転挙動が異なることに着目することで，現示色を自動的に推定する手法を提案する．
具体的には，物体検出・追跡の技術を利用して位置ラベルを付与するとともに，運転行動情報を利用して色カテゴリを付与することで，自動的にアノテーションする手法を提案する．

Web画像の分布に基づく単語概念の視覚的な多様性の推定

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

コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM) 2018.3.1

Event date： 2018

Language：Japanese Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：立命館大学

近年，画像処理の発展に伴い，自然言語と画像をつなぐ知識が必要になりつつある．概念辞書のようなデータベースは視覚性や画像特徴を考慮していないため，画像から自然な説明文を自動生成する際に障害になっている．そこで本発表では，単語概念の視覚的な多様性を推定する手法を提案する．提案手法では，まず，従来のデータセットに，Web画像の分布で測定した重みを使い，理想に近づくようにデータセットを再構成する．そしてMean-Shift法によって画像特徴のクラスタ数から視覚的な多様性を推定する．クラウドソーシングによる被験者実験を行い，決定した真値を用いた評価では，18語の名詞について従来のデータセットを用いた場合よりも正確に視覚性な多様性を推定できた．

Development of Kamirepo system for connecting paper-based assignments with LMS

Daisuke Deguchi

2018.2.28

A Preliminary Study on Optimizing Person Re-identification using Stable Marriage Algorithm International conference

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

The International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV) 2018 2018.2.22

Event date： 2018

Language：English Presentation type：Oral presentation (general)

Venue：Future University Hakodate

Person re-identification gains an increasing interest
in the surveillance image processing field due to its’ importance
for security. Most approaches to solve the person re-identification
problem match persons one-by-one. However, redundant match-
ing where one of the person is selected for the matching pair
several times often occurs. It also degrades the overall image
matching performance. To overcome the issue, in this paper,
we propose a method which solves the person re-identification
problem for multiple persons simultaneously. Instead of one-
by-one matching, we consider person re-identification as an
instance of the Stable Marriage Problem (SMP). The result of an
experiment showed that the proposed method outperforms some
of the existing state-of-the-art methods applied to the VIPeR
dataset.

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