研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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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年8月6日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：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年8月6日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：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年8月3日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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 国際会議

Daisuke Deguchi, Kazuaki Kondo, Atsushi Shimada

20th International Conference on HCI International 2018 (HCII2018) 2018年7月20日

開催年月日： 2018年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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

惣菜属性に着目した弁当内配置の魅力度推定

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

第22回香り・味と生体情報研究会 2018年6月8日

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年5月18日

Development of 'KamiRepo' System with Automatic Student Identification to Handle Handwritten Assignments on LMS 国際会議

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

2018 the IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON2018) 2018年4月20日

開催年月日： 2018年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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.

白杖の性質に着目した白杖利用者検出に向けた検討

西田尚樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 谷内田尚司

電子情報通信学会総合大会 2018年3月22日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東京電機大学東京千住キャンパス

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, 白杖以外を誤検出する可能性が高くなり, 精度の高い白杖検出は困難となる.
そこで我々は, 人物の向きと白杖の形状, 白杖を振り得る範囲から白杖を探索する範囲を絞り込むことで, 白杖を効率的かつ高精度に検出する手法について検討した結果について報告する.

走行情報を活用したラベル付与による信号機検出用学習データの自動獲得に関する検討

右島琢也, 久徳遙矢, 出口大輔, 川西康友, 平山高嗣, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2018年3月22日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東京電機大学東京千住キャンパス

近年，自動運転や高度運転支援を目的とした車両の周囲環境認識技術の重要性が高まっている．赤信号時の停止支援などを考えると，信号機検出は必要不可欠な技術である．しかし，走行環境に存在する信号機の見えは多様であり，現示されている色の判別までを含めた検出器を構築するためには大量の学習データが必要である．
そこで本発表では，運転中に得られる走行情報を活用することで，信号機に現示されている色情報までを含めた学習データを自動的に獲得する手法を提案する．

LiDARで計測した車両周辺環境の違いに応じた歩行者検出難易度の推定に関する初期検討

久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 加藤一樹, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2018年3月18日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：青山学院大学青山キャンパス

車載センサを用いた歩行者検出結果は，実環境において，依然として検出精度に改善の余地がある．
そこで我々は，未検出や誤検出が存在する可能性を，検出器から見たその環境に対する「難易度」として推定するシステムを提案する．
本稿ではその初期検討として，LiDARから得た点群データ及び点群用歩行者検出器を用い，様々な環境における難易度の算出手法について検討した結果を述べる．

SNS投稿写真の視覚的内容に基づく類似地域マイニング

滝本広樹, 川西康友, 井手一郎, 平山高嗣, 道満恵介, 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) 2018年3月9日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：沖縄産業支援センター

旅行者が過去に訪れ，そこで体験できる内容や雰囲気について知っている場所との共通点や相違点に基づいて新たな旅行先を探せるサービスがあれば，旅行者が次の旅行先を決定する際に有用である．このようなサービスを実現するため，我々はSNSに投稿された写真の視覚的な内容に基づいて類似した地域を検出する手法を検討してきた．本報告では，写真共有サイトFlickr上に投稿された約1億件の写真を含むデータセットYFCC100Mを用いて実際に類似地域を検出し，また，被験者実験を通して得られた人間の感覚に基づく地域間の類似度との比較評価により，提案手法の有効性を確認した結果を報告する．

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年3月8日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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．

画像付き料理レシピからの味推定の改良

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

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) 2018年3月8日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：沖縄産業支援センター

本報告では,画像特徴,素材特徴を使用していた従来研究を改良し,「煮る」,「焼く」などの調理手順に現れる手順動詞に関する特徴も合わせて学習することにより,画像付き料理レシピの完成品の味推定精度の向上について報告する.実験により,甘味以外の味推定において,手順特徴を使用することの有効性を確認した.

ヘッドライトを用いた点滅光照射による視認性向上の検討

前田高志, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会メディアエクスペリエンス・バーチャル環境基礎研究会 2018年3月8日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：沖縄産業支援センター

様々なADAS（先進運転支援システム）が開発されている一方で，依然として対歩行者死亡事故が多発しており，その多くは夜間に発生している．近年の前照灯は，通常の前方照射に加え，歩行者に選択的に光を照射することが可能になりつつある．しかし，歩行者の視認性を効果的に向上させるような照射方法についてはいまだ明らかになっていない．我々はこれまでに実験室環境において，視認性向上に有効な点滅光照射パターンについて検討してきた．本報告では，視認性向上に有効な点滅光照射パターンについて実環境で行なった結果について報告し，実験環境の違いが結果に与える影響について検討する．

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年3月2日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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年3月2日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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年3月2日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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年3月1日

開催年月日： 2018年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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．

サーバ型紙レポート・LMS連携システム「かみレポ」の開発

出口大輔

JaSakai/AXIES/IMS合同カンファレンス2018 2018年2月28日

A Preliminary Study on Optimizing Person Re-identification using Stable Marriage Algorithm 国際会議

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

The International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV) 2018 2018年2月22日

開催年月日： 2018年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：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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