研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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Epipolar geometry-based ego-localization using an in-vehicle monocular camera 国際会議

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

Workshop on Digital Signal Processing for In-Vehicle Systems 2018年10月8日

開催年月日： 2018年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Nagoya University, Japan

Nowadays, development of driving support systems and autonomous driving systems have become active.
Vehicle ego-localization using in-vehicle sensors is one of the most important technologies for these systems.
Accordingly, various attempts to localize own vehicle from in-vehicle sensors have been made.
In general, the estimation accuracy of the traveling direction is lower than in the lateral direction.
Therefore, we propose a highly accurate method for ego-localization of the traveling direction based on epipolar geometry using an in-vehicle monocular camera.
The proposed method makes correspondences between in-vehicle camera images and database images with location information, and calculates the location using locations annotated to the corresponding database images.
However, there are many gaps due to the difference of speed and trajectory of vehicles even if the images are obtained along the same road.
To overcome this problem, the distance between the input image and the database image is calculated by the distance metric based on the epipolar geometry and the local feature method.
An experiment was conducted using actual images with correct locations, and we confirmed the effectiveness of the proposed method from its results.

Vehicle counting via car parts detection from an in-vehicle camera image 国際会議

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

Workshop on Digital Signal Processing for In-Vehicle Systems 2018年10月8日

開催年月日： 2018年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Nagoya University, Japan

This paper proposes a method to count vehicles from an in-vehicle camera image by regression based on car parts detection. In the case of an in-vehicle camera image, since vehicles are frequently occluded by other vehicles in traffic congestion, it is difficult to accurately count vehicles. Therefore, we propose a method to count vehicles by regression based on the number of visible car parts. For this, we make an estimator by learning the relation between the number of visible car parts and that of vehicles by Support Vector Regression. We evaluated our method using in-vehicle camera images recorded in an actual environment, where the proposed method performed better than counting detected vehicles.

HOYO：オノマトペを付与した歩容データセット

加藤大貴, 平山高嗣, 道満恵介, 川西康友, 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9月7日

地域・時期ごとのSNS投稿写真に基づく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

電子情報通信学会魅力工学研究会シンポジウム 2018 2018年9月5日

視線情報を利用した料理写真の魅力度推定手法

佐藤陽昇, 平山高嗣, 道満恵介, 川西康友, 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 2018 2018年9月5日

人物の姿勢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, 朴君

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2018年9月4日

運転行動に基づく学習データ収集による信号機検出器の構築に関する検討

右島琢也, 久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 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 2018年9月3日

オノマトペによる歩容の記述の高精度化に向けたデータセットの構築

加藤大貴, 平山高嗣, 道満恵介, 川西康友, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2018年8月8日

同一経路走行映像群からのネガティブサンプル自動抽出による人物検出器の高精度化

本谷真志, 久徳遙矢, 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) 2018年8月8日

On Understanding Visual Relationships of Concepts by Visualizing Bag-of-Visual-Words Models

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

Meeting on Image Recognition & Understanding 2018年8月8日

開催年月日： 2018年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：札幌コンベンションセンター

Recent applications in image processing often use a multimodal approach using both text and imagery. This is prone to semantic gap issues when converting between image and language. There has been few research quantifiying visual differences when assessing semantic relationships. In this research, we analyze datasets composed of logically related concepts. By visualizing a Bag-of-Visual-Words (BoVW) model spatially, visual semantics of logically related sub-concepts are shown. To find hidden semantics of related concepts, the most common visual words of an image in relation to its neighbors are highlighted. This provides additional semantic knowledge on how sub-ordinate concepts visually relate to another. It is thought to give an insight on the human perception of these concepts, and can be used in future research to estimate psycholinguistic ratings.

Active Scan LIDARによる歩行者の向きを考慮した効率的な歩行者スキャン手法

山本大貴, 新村文郷, 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) 2018年8月7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

近年，LASER 光の照射方向を瞬時かつ任意方向に制御可能な Active Scan LIDAR が開発中であり，局所的にスキャン密度を高めることにより遠距離の歩行者を検出可能になると期待されている．しかし，歩行者を効率的にスキャンする方法は実現されていない．そこで本発表では，歩行者の向き毎に構築した歩行者形状モデルと存在確率に基づいた歩行者尤度推定によるActive Scan LIDAR のための効率的な歩行者スキャン手法を提案する．

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．

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.

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