研究者詳細 - 出口　大輔

講演・口頭発表等 - 出口　大輔

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講義スライドのコンテンツ解析に基づく講義動画の自動生成に関する予備検討

水上皓太, 出口大輔, 久徳遙矢, 峰松翼, 村瀬洋

教育学習支援情報システム研究会(CLE) 2025年3月21日

Multi-group Vision Semantic Centroid for Semantic Segmentation 国際会議

Jialei Chen, Daisuke Deguchi, Chenkai Zhang, Zhenzhen Quan, Seigo Ito, Hiroshi Murase

Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2025) 2025年2月18日

開催年月日： 2025年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Sogang University, Seoul, Korea

Multi-media processing has achieved great success based on
semantic segmentation. Semantic segmentation can be viewed as pixel-
clustering based on semantic prototypes. However, existing methods fo-
cus more on consistent semantics while ignoring the consistency in vi-
sion, making this task challenging. Motivated by the success of discrete
visual representation learning, we propose Multi-group Visual Semantic
Centroid (MVSC) to better cluster the pixels while maintaining consis-
tent semantics of the dense features for any image encoder. Specifically,
we randomly initialize multiple groups of prototypes as multi-groups in
visual space. The visual features are also randomly split into the same
groups and forced to be aligned with the corresponding prototypes. Then
these visual prototypes are projected into the semantic space and super-
vised by the same classifier as the dense features. Compared with existing
methods, MVSC further considers the visual space and thus facilitates
the task. Experimental results on COCO-Stu! show great improvements
compared with previous methods.

A Cross-Modal Knowledge Distillation Approach for RGB-to-Infrared Video Action Recognition 国際会議

Zhenzhen Quan, Daisuke Deguchi, Jialei Chen, Chenkai Zhang, Yujun Li, Seigo Ito, Hiroshi Murase

Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2025) 2025年2月18日

物体属性に関する論理制約を用いた車載カメラ画像からの物体検出

星谷那月, 出口大輔, 陳嘉雷, 村瀬洋, 伊藤誠悟

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) 2025年3月5日

複数歩行者間のインタラクション理解に向けた気づき認識データセットの構築

辰己弘征, 出口大輔, 村瀬洋, 伊藤誠悟

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) 2025年3月5日

学習活動ログと講義スライドの併用による早期At-risk 検出

尾﨑優也, 出口大輔, 久徳遙矢, 村瀬洋

教育学習支援情報システム研究会(CLE) 2025年3月20日

モノクロ画像を入力としたカラー化 NeRF の検討

水上皓太, 出口大輔, 村瀬洋

情報処理学会第86回全国大会 2024年3月17日

開催年月日： 2024年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

近赤外線カメラなどでのNeRFを見据え、モノクロ画像を利用したNeRFについて研究した。モノクロ画像をカラー化してNeRFに入力する従来手法では、3次元的な色の一貫性が考慮されておらず、視点の移動により不自然に色が変化する3Dモデルが生成された。その問題を解決するために、NeRFに新たな損失を導入することで視点の移動による色の変化を抑制した。

エンドツーエンド運転モデルの説明性向上のための事前学習に関する予備研究

張琛凱, 出口大輔, 陳嘉雷, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2024年1月26日

Pedestrian's Gaze Object Detection in Traffic Scene 国際会議

Hiroto Murakami, Jialei Chen, Daisuke Deguchi, Takatsugu Hirayama, Yasutomo Kawanishi, Hiroshi Murase

19th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP) 2024 2024年2月27日

開催年月日： 2024年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Rome, Italy

In this paper, we present a new task of detecting an object that a target pedestrian is gazing at in a traffic scene called PEdestrian's Gaze Object (PEGO). We argue that the detection of gaze object can provide important information for pedestrian's behavior prediction and can contribute to the realization of automated vehicles. For this task, we construct a dataset of in-vehicle camera images with annotations of the objects that pedestrians are gazing at. Also, we propose a Transformer-based method called PEGO Transformer to solve the PEGO detection task. The PEGO Transformer directly performs gaze object detection with the utilization of whole-body features without a high-resolution head image and a gaze heatmap which the traditional methods rely on. Experimental results showed that the proposed method could estimate pedestrian's gaze object accurately even if various objects exist in the scene.

Comprehensive Evaluation of End-to-End Driving Model Explanations for Autonomous Vehicles 国際会議

Chenkai Zhang, Daisuke Deguchi, Jialei Chen, Hiroshi Murase

19th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP) 2024 2024年2月27日

開催年月日： 2024年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Precise House Mantegna Roma

Deep learning technology has rapidly advanced, leading to the development of End-to-End driving models (E2EDMs) for autonomous vehicles with high prediction accuracy. To comprehend the prediction results of these E2EDMs, one of the most representative explanation methods is attribution-based. There are two kinds of attribution-based explanation methods: pixel-level and object-level. Usually, the heatmaps illustrate the importance of pixels and objects in the prediction results, serving as explanations for E2EDMs. Since there are many attribution-based explanation methods, evaluation methods are proposed to determine which one is better at improving the explainability of E2EDMs.
Fidelity measures the explanation's faithfulness to the model's prediction method, which is a bottommost property. However, no evaluation method could measure the fidelity difference between object-level and pixel-level explanations, making the current evaluation incomplete. In addition, without considering fidelity, previous evaluation methods may advertise manipulative explanations that solely seek human satisfaction (persuasibility). Therefore, we propose an evaluation method that further considers fidelity, our method enables a comprehensive evaluation that proves the object-level explanations genuinely outperform pixel-level explanations in fidelity and persuasibility, thus could better improve the explainability of the E2EDMs.

交通シーン画像からの歩行者の注視対象物推定

村上大斗, 陳嘉雷, 出口大輔, 平山高嗣, 川西康友, 村瀬洋

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2024年3月4日

開催年月日： 2024年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：別府国際コンベンションセンタービーコンプラザ

注視対象物推定は，自動運転車両の実現において不可欠な歩行者の行動予測のための重要な要素である．本発表では，交通シーンで歩行者が注視している物体（PEdestrians' Gaze Object: PEGO）を推定するPEGO Transformer V2を提案する．従来手法の多くは，高解像度の頭部画像と視線ヒートマップを用いて歩行者の注視対象物を推定している．しかしながら，遠方にいる歩行者に対して，高解像度の頭部画像を得られないため推定精度が低いという問題があった．そこでPEGO Transformer V2は，歩行者全身の特徴に加え，歩行者位置情報も活用することで性能改善を図る．実験の結果，提案手法であるPEGO Transformer V2は，シーン中の歩行者ごとにそれぞれ正しい注視対象物を推定できることを確認した．

拡散モデルを用いた後ろ姿からの正面画像生成の検討

松雄なずな, 出口大輔, 村瀬洋

情報処理学会第86回全国大会 2024年3月17日

開催年月日： 2024年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

本発表では，人物の背面画像を入力として正面画像を生成する技術の実現を目的とする.この技術は，監視カメラ映像等に映る人物を人が確認する際の支援などに応用が期待できる．従来の研究では，人物の前向き画像から横向きや後ろ向きの画像を生成する際の精度に比べて，後ろ向き画像からそれ以外の方向を向いた画像を生成した時の精度が劣っていた. この問題を解決するために，本発表では拡散モデルを用いることで背面画像からより精度の高い正面画像を生成する手法を検討した.

A Study on Fixed Orthogonal Prototype Classifier for Semantic Segmentation

Jialei Chen, Daisuke Deguchi, Chenkai Zhang, Xu Zheng, Hiroshi Murase

Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) 2024年1月26日

Distill from CLIP by Token Alignment for Inductive Zero-shot Semantic Segmentation

Jialei Chen, Daisuke Deguchi, Chenkai Zhang, Zhenzhen Quan, Hiroshi Murase

2024年8月9日

Enhancing Explainability of End-to-End Autonomous Driving Models through additional fine-tuning

Chenkai Zhang, Daisuke Deguchi, Jialei Chen, Hiroshi Murase

27th Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU2024) 2024年8月9日

開催年月日： 2024年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：熊本城ホール（熊本県熊本市中央区桜町3番40号）

In autonomous driving, end-to-end driving models (E2EDMs) have become increasingly popular due to their exceptional predictive performance. This performance stems from leveraging a backbone that is pre-trained on large datasets and then fine-tuned for driving tasks. However, the opaque nature of these E2EDMs presents a challenge to explainability, thus visual explanations are created to shed light on the decision-making process of E2EDMs. Currently, these E2EDMs have been made more explainable by fine-tuning the driving tasks along with a side task designed for explainability. This side task for explainability requires complex structures with auxiliary data, such as the location of objects.
In this paper, we argue that a more effective approach to enhancing the explainability of E2EDMs is to design a fine-tuning specifically focused on explainability. We propose CROp-based COntrastive DIscriminative LEarning (CROCODILE) to enhance a backbone’s capability to accurately identify object features during this additional fine-tuning for explainability. By adopting CROCODILE, we can develop more explainable E2EDMs without relying on auxiliary data or complex structures in the fine-tuning for driving tasks. Our experimental results confirm that our approach enhances the explainability of E2EDMs.

A Decoupled Knowledge Distillation Approach for RGB-to-Infrared Video Action Recognition

Zhenzhen Quan, Jialei Chen, Chenkai Zhang, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

27th Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU2024) 2024年8月9日

学習活動ログを用いたAt-risk 学生の早期検出：学習活動予測ネットワークの活用

尾﨑優也, 出口大輔, 久徳遙矢, 村瀬洋

第27回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2024) 2024年8月9日

拡散モデルを用いた人物の後ろ姿からの正面服装画像生成

松雄なずな, 出口大輔, 村瀬洋

第27回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2024) 2024年8月9日

Centroid Module for Shaping Feature Space in Semantic Segmentation 国際会議

Jialei Chen, Daisuke Deguchi, Chenkai Zhang, Hiroshi Murase

3rd Asia Conference on Cloud Computing, Computer Vision and Image Processing (3CVIP 2024) 2024年3月23日

モノクロ画像を入力としたカラー化 NeRF の構築

水上皓太, 出口大輔, 村瀬洋

第27回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2024) 2024年8月6日

CROCODILE: Crop-based Contrastive Discriminative Learning for Enhancing Explainability of End-to-End Driving Models 国際会議

Chenkai Zhang, Daisuke Deguchi, Jialei Chen, Zhenzhen Quan, Hiroshi Murase

ACCV Workshop on Machine Learning and Computing for Visual Semantic Analysis (MLCSA2024) 2024年12月8日

Early prediction of At-risk students through Learning-Activity Forecasting 国際会議

Yuya Ozaki, Daisuke Deguchi, Haruya Kyutoku, Hiroshi Murase

32nd International Conference on Computers in Education (ICCE2024) 2024年11月27日

体格を考慮した歩き方からの手荷物の主観的重さ推定の検討

水野雅也, 藤田倫弘, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2023年3月2日

NeRFモデルを用いた初期値非依存なカメラポーズ推定

尾﨑優也, 出口大輔, 川西康友, 村瀬洋

研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 2023年3月3日

歩行者の注視対象データセットの構築

村上大斗, 出口大輔, 平山高嗣, 川西康友, 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) 2023年3月3日

Eye-contact Transformer: 骨格系列とシーン特徴による遠方歩行者のアイコンタクト検出

畑隆聖, 出口大輔, 平山高嗣, 川西康友, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2023年3月3日

Unknown Object Segmentation by View Independent Scene Change Detection

Jiaxin Li, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (PRMU) 2023年3月3日

画像からの人物行動認識

出口大輔

IoTとAIによる運転・健康モニタリング研究会 2023年1月24日

A Preliminary Study on View Independent Panoptic Scene Change Detection 国際会議

Jiaxin Li, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) 2023 2023年1月16日

End-to-End gaze grounding from a person pictured from behind 国際会議

Hayato Yumiya, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Hiroshi Murase

18th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications 2023年2月21日

Subjective Baggage-Weight Estimation from Gait: Can You Estimate How Heavy the Person Feels? 国際会議

Masaya Mizuno, Tomohiro Fujita, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP) 2023 2023年2月20日

交通シーンにおける歩行者の注視対象物推定の検討

村上大斗, 陳嘉雷, 出口大輔, 平山高嗣, 川西康友, 村瀬洋

第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023) 2023年7月26日

Refined Objectification for Improving End-to-End Driving Model Explanation Persuasibility 国際会議

Chenkai Zhang, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2023 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2023) 2023年6月5日

Explainability Enhancement module for End-to-End Driving Models by Focusing on the important objects

Chenkai Zhang, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

26th Meeting on Image Recognition & Understanding (MIRU2023) 2023年7月26日

少量の学習ログからの成績予測モデル構築に関する予備的検討

尾﨑優也, 出口大輔, 村瀬洋, 川西康友, 久徳遙矢

第172回コンピュータと教育・第41回教育学習支援情報システム合同研究発表会 2023年12月3日

Explainability Enhancement module for End-to-End Driving Models by Focusing on the important objects

Chenkai Zhang, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

26th Meeting on Image Recognition & Understanding (MIRU2023) 2023年7月26日

交通シーンにおける歩行者の注視対象物推定の検討

村上大斗, 陳嘉雷, 出口大輔, 平山高嗣, 川西康友, 村瀬洋

第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023) 2023年7月26日

先進ビークル研究 ―カメラを用いた自車位置推定等ー

出口大輔

革新的製品創出サロン 2023年9月29日

人物姿勢と注視対象配置制約を使用した後ろ向き人物の注視領域推定

弓矢隼大, 出口大輔, 川西康友, 村瀬洋

情報処理学会全国大会第84回 2022年3月5日

Active Learning for Human Pose Estimation based on Temporal Pose Continuity 国際会議

Taro Mori, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tetsuo Inoshita

International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) 2022 2022年1月6日

歩容からの身体特徴と動作特徴の分離による手荷物の物理的・主観的重さ推定

水野雅也, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022) 2022年7月27日

Intuitive Gait Modeling using Mimetic-Words for Gait Description and Generation 国際会議

Hirotaka Kato, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takahiro Komamizu, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2022 IEEE 5th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR) 2022年8月3日

サムネイル画像への見出しレイアウト生成

成川喬朗, 出口大輔, 川西康友, 村瀬洋

第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022) 2022年7月28日

時空間骨格情報を用いた遠方歩行者のアイコンタクト検出

畑隆聖, 出口大輔, 平山高嗣, 川西康友, 村瀬洋

第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022) 論文集 2022年7月27日

Detection of distant eye-contact using spatio-temporal pedestrian skeletons 国際会議

Ryusei Hata, Daisuke Deguchi, Takatsugu Hirayama, Yasutomo Kawanishi, Hiroshi Murase

The 25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (IEEE ITSC 2022) 2022年9月26日

Analysis of Gaze while Viewing Videos at Various Playback Speeds 国際会議

Hideaki Takahira, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Hiroshi Murase, Daisuke Deguchi

International Display Workshops 2022年12月15日

開催年月日： 2022年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Fukuoka International Congress Center

We analyze gaze while viewing videos at various playback speeds.
The aims of this paper are to evaluate the comprehension and viewability of videos.
In our experiment, we used 0.75x to 3.0x speed, and measured gaze.
We report differences in gaze behavior among different playback speeds in viewing same video.

Detection of Birds in a 3D Environment Referring to Audio-Visual Information 国際会議

Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Baidong Chu, Chihaya Matsuhira, Marc A. Kastner, Takahiro Komamizu, Daisuke Deguchi

18th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal-Based Surveillance 2022年11月29日

開催年月日： 2022年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Universidad Autónoma de Madrid (Hybrid)

We propose a method to detect birds in a 3D environment referring to both audio information observed from a microphone array and visual information observed from a panorama camera. In general, in panorama images, birds appear relatively too small to be detected accurately even with the state-of-the-art deep learning models. Thus, the proposed method takes a two step approach where the birds are first roughly located referring to audio information by Sound Source Localization (SSL), and then image detection is applied within its vicinity. Through evaluation on a dataset annotated with bounding boxes surrounding the birds, we show that the proposed method improves detection performance of birds that appear in relatively small sizes in the image, in both accuracy and processing speed.

DOI： 10.1109/AVSS56176.2022.9959510

人物姿勢に着目した後ろ向き人物の注視領域推定

弓矢隼大, 出口大輔, 川西康友, 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) 2022年11月19日

歩行者を含む実写映像からの4Dシーンモデリングの初期検討

田中来樹, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2021年3月12日

LFIR2Pose: Pose Estimation from an Extremely Low-Resolution FIR Image Sequence 国際会議

Saki Iwata, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tomoyoshi Aizawa

25th International Conference on Pattern Recognition 2021年1月13日

開催年月日： 2021年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Milan, Italy (Virtual)

In this paper, we propose a method for human pose estimation from a Low-resolution Far-InfraRed (LFIR) image sequence captured by a 16 × 16 FIR sensor array. Human body estimation from such a single LFIR image is a hard task. For training the estimation model, annotation of the human pose to the images is also a difficult task for human. Thus, we propose the LFIR2Pose model which accepts a sequence of LFIR images and outputs the human pose of the last frame, and also propose an automatic annotation system for the model training. Additionally, considering that the scale of human body motion is largely different among body parts, we also propose a loss function focusing on the difference. Through an experiment, we evaluated the human pose estimation accuracy using an original data set, and confirmed that human pose can be estimated accurately from an LFIR image sequence.

Median-Shape Representation Learning for Category-Level Object Pose Estimation in Cluttered Environments 国際会議

Hiroki Tatemichi, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Ayako Amma, Hiroshi Murase

25th International Conference on Pattern Recognition 2021年1月13日

開催年月日： 2021年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Milan, Italy (Virtual)

In this paper, we propose an occlusion-robust pose
estimation method of an unknown object instance in an
object category from a depth image. In a cluttered
environment, objects are often occluded mutually. For
estimating the pose of an object in such a situation, a
method that de-occludes the unobservable area of the object
would be effective. However, there are two difficulties;
occlusion causes offset between the actual object center
and the center of its observable area, and different
instances in a category may have different shapes. To cope
with these difficulties, we propose a two-stage
Encoder-Decoder model to extract features with objects
whose centers are aligned to the image center. In the
model, we also propose the Median-shape Reconstructor as
the second stage to absorb shape variations in a category.
By evaluating the method with both a large-scale virtual
dataset and a real dataset, we confirmed the proposed
method achieves good performance on pose estimation of an
occluded object from a depth image.

OMEga-GAN: Object Manifold Embedding GAN for Image Generation by Disentangling Parameters into Pose and Shape Manifolds 国際会議

Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

25th International Conference on Pattern Recognition 2021年1月13日

開催年月日： 2021年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Milan, Italy (Virtual)

In this paper, we propose Object Manifold Embedding GAN (Ω-GAN) to generate images of variously shaped and arbitrarily posed objects from a noise variable sampled from a distribution defined over the pose and the shape manifolds in a vector space. We introduce Parametric Manifold Sampling to sample noise variables from a distribution over the pose manifold to conditionally generate object images in arbitrary poses by tuning the pose parameter. We also introduce Object Identity Loss for clearly disentangling the pose and shape parameters, which allows us to maintain the shape of the object instance when only the pose parameter is changed. Through evaluation, we confirmed that the proposed Ω-GAN could generate variously shaped object images in arbitrary poses by changing the pose and shape parameters independently. We also introduce an application of the proposed method for object pose estimation, through which we confirmed that the object poses in the generated images are accurate.

顧客の属性を考慮した商品画像の印象推定法の検討

中本麻友, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 中澤満, チェヨンナム, シュテンガービヨン

電子情報通信学会総合大会 2021年3月10日

開催年月日： 2021年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

ECサイトでの商品検索には，商品名や説明文中のキーワードが用いられる．しかし，検索エンジン最適化（SEO）対策として，商品との関連性が低いキーワードが付与されている場合，検索結果の信頼性が低く，直感的な検索もできない．そこで本研究では，商品画像から受ける印象に基づく，直感的な商品検索の実現を目指している．商品画像の印象は商品を検索する顧客の属性により異なることが想定されるため，本発表では，検索者の年代や性別などの属性に応じた商品画像の印象推定法を検討した．属性を考慮しないベースライン手法と，属性を考慮する提案手法を比較した結果，属性を考慮することで，商品画像の印象をより正確に推定できることを確認した．

歩き方の特徴に着目した所持物・重さ認識の初期検討

水野雅也, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋, 井下哲夫

電子情報通信学会総合大会 2021年3月11日

開催年月日： 2021年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：オンライン

近年，不審物検出の需要が高まっている.不審物は重いものが多いため，所持物の重さ認識は不審物検出の重要な手掛かりになりうる.
人の歩き方は所持物の重さによって違いがあるため，人の歩き方の特徴に着目した所持物・重さ認識手法を検討する.
本研究では，人物骨格の歩行１周期分の系列を入力とし，所持物・重さを表すクラスを出力とする.
学習段階では，RTWのランダム選択により，歩行１周期分の系列から複数の固定長部分系列を作成し，元の系列と同じラベルを付与する.
次に各固定長部分系列を用いて，ST-GCNに基づく所持物・重さ認識器を学習する.
認識段階では，歩行１周期分の系列から複数の固定長部分空間を選択し，それぞれを学習済みの所持物・重さ認識器に入力する.出力の多数決を行い，最も数の多い所持物・重さを出力する.
所持物のみの認識と所持物と重さの認識を行った.
所持物のみの認識は高精度だが，所持物と重さの認識では依然低精度なため，さらなる改良が必要である.

車載カメラを用いた遠方歩行者からのアイコンタクトの検出に関する初期検討

畑隆聖, 出口大輔, 平山高嗣, 川西康友, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2021年3月11日

開催年月日： 2021年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

車両の運転において, 歩行者が車両に気づいているか否かを知る上で, アイコンタクトは重要な判断材料となる. 従来の手法では, 直接的な視線推定技術を用いており, 至近距離で撮影した画像にのみ対応しており, カメラから離れた位置にいる歩行者については対応していないという問題がある. 一方, 我々は視線が取れない遠方の歩行者に対しても, 全身の情報を用いてアイコンタクトの有無を区別できる. これに倣い, 本発表では, 視線推定が困難な遠方歩行者からのアイコンタクトの有無を顔や体の情報を複合的に用いて検出する手法を検討する.
PIEデータセットを用いた実験によって, 85%の正解率で検出が可能であることを確認した.

個人差を考慮した歩き方からの手荷物の重さ推定の検討

水野雅也, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2021年12月17日

情報エントロピーにもとづく車両歩行者インタラクションモデルの検討

新村文郷, 赤井直紀, 川西康友, 平山高嗣, 劉海龍, 出口大輔, 村瀬洋

第22回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 2021年12月16日

観衆の顔向きの時空間統合によるステージ上の注目対象及び注目度の推定

武田一馬, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2021年12月17日

人物姿勢と注視対象配置制約に基づく後ろ向き人物の注視領域推定

弓矢隼大, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋, 細野峻司

第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2021年7月30日

人物姿勢と注視対象配置制約に基づく後ろ向き人物の注視領域推定

弓矢隼大, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋, 細野峻司

コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM) 2021年5月21日

人物姿勢と注視対象配置制約に基づく後ろ向き人物の注視領域推定

弓矢隼大, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋, 細野峻司

第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2021年7月30日

歩き方の特徴に着目した所持物の種類・重さ認識の検討

水野雅也, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋, 井下哲夫

第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2021年7月29日

Pointedness of an Image: Measuring How Pointy an Image is Perceived 国際会議

Chihaya Matsuhira, Marc A. Kastner, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

HCII 2021 2021年7月29日

開催年月日： 2021年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Virtual

For computers to understand human perception, metrics that can capture human perception well are important. However, there are few metrics that characterize the visual perception of humans towards images. Therefore, in this paper, we propose a novel concept and a metric of pointedness of an image, which describes how pointy an image is perceived. The algorithm is inspired by the Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm for corner detection which looks on the number of continuous neighboring darker pixels surrounding each pixel. We assume that this number would be proportional to the perceived pointedness in the region around the pixel. We evaluated our method towards how well it could capture the human perception of images. To compare the method with similar metrics that describe shapes, we prepared silhouette images of both artificial shapes and natural objects. The results showed that the proposed method gave nearly equivalent perceptual performance to other metrics and also worked in a larger variety of images.

DOI： https://doi.org/10.1007/978-3-030-78635-9_20

姿勢変化の連続性に着目した人物姿勢推定器の能動学習

森太郎, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋, 井下哲夫

第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2021年7月28日

Tell as you imagine: Sentence imageability-aware image captioning 国際会議

Kazuki Umemura, Marc A. Kastner, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

27th Int. Conf. on Multimedia Modeling (MMM2021) 2021年6月24日

Imageability Estimation using Visual and Language Features 国際会議

Chihaya Matsuhira, Marc A. Kastner, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2020 International Conference on Multimedia Retrieval 2020年10月28日

開催年月日： 2020年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Dublin, Ireland (Virtual)

Imageability is a concept from Psycholinguistics quantizing the human perception of words. However, existing datasets are created through subjective experiments and are thus very small. Therefore, methods to automatically estimate the imageability can be helpful. For an accurate automatic imageability estimation, we extend the idea of a psychological hypothesis called Dual-Coding Theory, that discusses the connection of our perception towards visual information
and language information, and also focus on the relationship between the pronunciation of a word and its imageability. In this research, we propose a method to estimate imageability of words
using both visual and language features extracted from corresponding data. For the estimation, we use visual features extracted from low- and high-level image features, and language features extracted from textual features and phonetic features of words. Evaluations how that our proposed method can estimate imageability more accurately than comparative methods, implying the contribution of each feature to the imageability.

DOI： 10.1145/3372278.3390731

心像性に基づく画像キャプショニングの検討

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

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) 2020年3月5日

開催年月日： 2020年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：オンライン

様々な場面や用途に応じた画像キャプショニングを目指し，文の心像性に基づく画像キャプショニング手法を提案する．まず，既存の画像キャプションデータセットを拡張して，様々な抽象度のキャプションをもつ画像キャプションデータセットを構築する．そして，そのデータセット中のキャプションに対して心像性を算出することで，心像性スコア付きキャプションデータセットを構築する．それを用いてキャプショニングモデルを学習し，指定した心像性をもつ画像キャプションを生成する枠組みを構築する．評価実験では，画像キャプションデータセットの拡張の有効性と提案手法による画像キャプショニング実現の可能性を確認した．

料理の種類に応じた盛り付けに関する典型度評価

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) 2020年3月5日

開催年月日： 2020年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：オンライン

本報告では，料理レシピ検索支援を目的として，料理の種類に応じて盛り付けの典型度を評価する手法を提案する．典型的な盛り付けとは，その料理の種類において頻出する特徴を備えている盛りつけである．そこで本研究では，典型的な盛り付けは出現頻度が高いことと，同一の盛り付け同士では似た画像特徴をもつことを考慮して定量的に典型度を推定する．提案手法ではまず，料理写真の背景領域を除去し，色特徴とテクスチャ特徴を抽出する．次に，特徴量を正規化し，カーネル密度推定によって密度分布を生成する．そして，ある料理写真が与えられたとき，その料理写真の特徴量と密度分布から典型度を計算する．評価実験ではカーネル密度推定を用いた典型度評価手法により，色特徴の有効性を確認した．

弱教師あり学習を活用したCyclist検出器の精度向上に関する初期検討

森太郎, 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 2020年3月3日

同期した注視点の動きに基づく複数対象の注目度推定法の検討

武田一馬, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 永野秀尚, 柏野邦夫

電子情報通信学会総合大会 2020年3月3日

複数走行映像を活用した自車位置推定に関する初期検討

後藤優太, 久徳遙矢, 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 2020年3月3日

SOANets: Encoder-Decoder based Skeleton Orientation Alignment Network for White Cane User Recognition from 2D Human Skeleton Sequence 国際会議

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

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2020 2020年2月27日

開催年月日： 2020年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Grand Hotel Excelsior Malta

In recent years, various facilities have been deployed to support visually impaired people. However, accidents caused by visual disabilities still occur. In this paper, to support the visually impaired people in public areas, we aim to identify whether a pedestrian image sequence obtained by a surveillance camera indicates the presence of a white cane user by analyzing the temporal transition of a human skeleton represented as 2D coordinates. Our previously proposed method aligns the orientation of the human skeletons to various orientations and identifies a white cane user from the corresponding sequences, relying on multiple classifiers related to each orientation. The method employs an exemplar-based approach to perform the alignment. However, it heavily depends on the number of exemplars and consumes excessive memory. In this paper, we propose a method to align 2D human skeleton representation sequence to various orientations using the proposed Skeleton Orientation Alignment Networks (SOANets) based on an encoder-decoder model. Using SOANets, we can obtain 2D skeleton representation sequences aligned to various orientations, extract richer skeleton features, and recognize white cane users accurately. We conducted an experiment to confirm that the
proposed method improves the recognition rate by 16%, compared to the method that does not use the skeleton
orientation alignment.

Occlusion-Aware Skeleton Trajectory Representation for Abnormal Behavior Detection 国際会議

Onur Temuroglu, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Mayuu Iwasaki, Atsushi Tsukada

The International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV) 2020年2月20日

開催年月日： 2020年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：指宿ふれあいプラザなのはな館

Surveillance cameras are expected to play a large role in the development of ITS technologies. They can be used to detect abnormally behaving individuals which can then be reported to drivers nearby. There are multiple works that tackle the problem of abnormal behavior detection. However, most of these works make use of appearance features which have redundant information and are susceptible to noise. While there are also works that make use of pose skeleton representation, they do not consider well how to handle cases with occlusions, which can occur due to the simple reason of pedestrian orientation preventing some joints from appearing in the frame clearly. In this paper, we propose a skeleton trajectory representation that enables handling of occlusions. We also propose a framework for pedestrian abnormal behavior detection that uses the proposed representation and detect relatively hard-to-notice anomalies such as drunk walking. The experiments we conducted show that our method outperforms other representation methods.

Browsing Visual Sentiment Datasets Using Psycholinguistic Groundings 国際会議

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

Lecture Note in Computer Science 2020年1月4日

開催年月日： 2020年

記述言語：英語

開催地：Deajeon Convention Center, Daejeon, Korea

Recent multimedia applications commonly use text and imagery from Social Media for tasks related to sentiment research. As such, there are various image datasets for sentiment research for popular classification tasks. However, there has been little research regarding the relationship between the sentiment of images and its annotations from a multi-modal standpoint. In this demonstration, we built a tool to visualize psycholinguistic groundings for a sentiment dataset. For each image, individual psycholinguistic ratings are computed from the image's metadata. A sentiment-psycholinguistic spatial embedding is computed to show a clustering of images across different classes close to human perception. Our interactive browsing tool can visualize the data in various ways, highlighting different psycholinguistic groundings with heatmaps.

DOI： 10.3758/s13428-018-1099-3

More-Natural Mimetic Words Generation for Fine-Grained Gait Description 国際会議

Hirotaka Kato, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

Lecture Note in Computer Science 2020年1月4日

開催年月日： 2020年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Deajeon Convention Center, Daejeon, Korea

A mimetic word is used to verbally express the manner of a phenomenon intuitively. The Japanese language is known to have a greater number of mimetic words in its vocabulary than most other languages. Especially, since human gaits are one of the most commonly represented behavior by mimetic words in the language, we consider that it should be suitable for labels of fine-grained gait recognition. In addition, Japanese mimetic words have a more decomposable structure than these in other languages such as English. So it is said that they have sound-symbolism and their phonemes are strongly related to the impressions of various phenomena. Thanks to this, native Japanese speakers can express their impressions on them briefly and intuitively using various mimetic words. Our previous work proposed a framework to convert the body-parts movements to an arbitrary mimetic word by a regression model. The framework introduced a phonetic space" based on sound-symbolism, and it enabled fine-grained gait description using the generated mimetic words consisting of an arbitrary combination of phonemes. However, this method did not consider the "naturalness" of the description. Thus, in this paper, we propose an improved mimetic word generation module considering its naturalness, and update the description framework. Here, we define the co-occurrence frequency of phonemes composing a mimetic word as the naturalness. To investigate the co-occurrence frequency, we collected many mimetic words through a subjective experiment. As a result of evaluation experiments, we confirmed that the proposed module could describe gaits with more natural mimetic words while maintaining the description accuracy."

DOI： 10.1007/978-3-030-37734-2_18

視覚特徴と言語特徴を用いた単語の心像性推定の検討

松平茅隼, 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

言語処理学会第26回年次大会 2020年3月9日

Modeling Eye-Gaze Behavior of Electric Wheelchair Drivers via Inverse Reinforcement Learning 国際会議

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

2020 IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems 2020年9月21日

開催年月日： 2020年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Rhodes, Greece (Virtual)

It is intuitively obvious that eye-gaze behaviors of experienced drivers are different from those of novice drivers. However, it is not easy to understand the difference in their behavior quantitatively. In this work, we present an explainable eye-gaze behavior modeling method for electric wheelchair drivers based on Inverse Reinforcement Learning (IRL). We first create feature maps that represent risk factors during driving. These feature maps are able to represent not only to what but also from where drivers pay attention. IRL uses the feature maps to learn the reward representing the eye-gaze behaviors and allows us to see important features via the automatic acquisition of the reward. Through analysis of the learned model, we show quantitative evidence that eye-gaze behaviors of experienced drivers are better-balanced by paying attention to multiple risks.

DOI： 10.1109/ITSC45102.2020.9294255

俯瞰支援のための文書彩色方法の検討

松平茅隼, 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

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) 2020年9月9日

開催年月日： 2020年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：オンライン

本報告では，小説などの書籍を対象とし，ページ単位でその文書内容に応じた彩色を行なう手法を検討する．このような彩色を施すことにより，書籍をわざわざ開かずとも，読者がその内容の変遷を俯瞰的に知ることができるようになると期待される．提案手法では，文書中に出現する各単語に対して「人間が単語から連想する色」に関する知見を用いて色を割り当てる．そして，各ページにおいて出現確率が高いk色の積み上げ棒グラフを作成し，それらをページ順に並べて表示することで，文書内容の可視化を試みる．最後に，実在する小説を対象にして本手法を適用して定性的な分析を行ない，実際の文書内容に対応付けて本手法の彩色結果を説明できることを確認した．

ソフト順序制約付きラベル境界緩和法に基づく列車前方映像のセマンティックセグメンテーション

振津勇紀, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2020年8月5日

移動する複数物体への群衆からの4次元注目度ヒートマップ生成の初期検討

武田一馬, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 永野秀尚, 柏野邦夫

第23回画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2020） 2020年8月5日

複数画像系列の重み付き統合による自車位置推定

後藤優太, 久徳遙矢, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2020年8月5日

物体の同一性を評価する誤差関数の導入による姿勢・形状変化を独立に扱える GAN の提案

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2020年8月4日

物体追跡を活用したCenterNetの弱教師あり学習

森太郎, 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) 2020年8月4日

Performance Boost of Attribute-aware Semantic Segmentation via Data Augmentation for Driver Assistance 国際会議

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

The 8th IEEE International Conference on Information and Communication Technology 2020年6月24日

開催年月日： 2020年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

This paper is an extension of our work in developing an attribute-aware semantic segmentation method which focuses on pedestrian understanding in a traffic scene. Recently, the trending topic of semantic segmentation has been expanded to be able to collaborate with the object’s attributes recognition task; Here, it refers to recognizing a pedestrian’s body orientation. The attribute-aware semantic segmentation can be more beneficial for driver assistance compared to the conventional semantic segmentation because it can provide a more informative output to the system. In this paper, we conduct a study of the data augmentation usage as an effort to enhance the performance of the attribute-aware semantic segmentation task. The experiments show that the proposed method in augmenting the training data is able to improve the model’s performance. We also demonstrate some of qualitative results and discuss the benefits to a driver assistance system.

DOI： 10.1109/ICoICT49345.2020.9166219

注視点と注視対象の動きの類似性に着目した複数物体への注目度推定法の初期検討

武田一馬, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 永野秀尚, 柏野邦夫

コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM) 2020年5月15日

開催年月日： 2020年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：オンライン

アイドル等の公演では，観客の注目を引き付けるため様々な演出が行なわれており，観客が公演中
に注目している対象の定量的分析は演出の構成を考える上で重要な課題である．そこで本研究では，注視
点と注視対象の動きの類似性を用いて観客の注視対象を判定し，注目度を推定する手法について述べる．
注視対象を判定する手法として，注視点と注視対象の距離で判定する手法が考えられる．しかし，本報告
では群衆を対象とするため，個々の顔画像の解像度は低く，視線推定誤差が大きい．このため，注視対象
間の距離が小さい場合に判定を誤りやすいと考えられる．この問題に対し，動きの類似性を用いて判定す
る手法を提案する．注視対象の判定基準に動きを加えることで，注視対象間の距離によらない判定が可能
になると考えられる．

On the quantification of the mental image of visual concepts for multi-modal applications

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

2020年5月7日

頭向き推定に基づく歩行者の交差点内道路横断予測

高木俊平, 梅村充一, 牛田勝憲, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2020年3月19日

超低解像度FIR画像内での人物位置と動作の違いに着目した骨格推定法の検討

岩田紗希, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2020年3月10日

開催年月日： 2020年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：国立沖縄工業高等専門学校

近年，高齢化の進展により，独居高齢者に向けた見守りシステムが注目されている．しかし，見守りシステムにはプライバシーの問題が存在する．そこで我々はプライバシーの問題を軽減でき，さらに暗闇での撮影にも強い赤外線センサアレイを用いて撮影した超低解像度FIR画像系列から人物の骨格を推定する手法を提案してきた．本発表では特に超低解像度FIR画像内での人物位置と動作の違いに着目した骨格推定法について検討する．具体的には，超低解像度FIR画像内で人物位置に依存しない特徴を抽出するため，低解像度画像において影響が大きいと考えられる中間層でのPoolingをせずに，特徴抽出の最後にGlobalMaxPoolingを導入する．さらに動作の種類に合わせて，時系列情報と空間的情報を有効活用できるネットワークを提案する．実験では，赤外線センサアレイの画角内の様々な位置で人物を撮影したデータセットを用いて，従来手法と提案手法で特定の人物位置で学習を行ない，未学習位置で骨格推定精度を評価した．その結果，人物の動作を滑らかに推定でき，定量的にも精度が向上することを確認した．

車両の進路情報を条件とした cGAN による走路推定

右島琢也, 久徳遙矢, 出口大輔, 川西康友, 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) 2020年3月10日

開催年月日： 2020年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：国立沖縄工業高等専門学校

近年，自動運転に関する研究開発が活発になされており，限定された環境下ではあるものの公道での走行実験等も進められている．しかし，交差点は事故の危険性が高く，交差点を含む一般道を状況に応じて安全に走行するための課題は多い．このような背景から，車載カメラを用いて詳細に周囲環境を認識し，周囲の状況を考慮して安全に走行できる道路上の領域（走路）を推定する技術が求められている．そこで本発表では，車載カメラ画像と，目的地までの経路から得られる車両の進路情報を条件（Condition）とした，conditional GANの枠組みを利用して走行すべき走路を推定する手法を提案する．実走行データから構築したデータセットを用いた評価実験により，画像のみを入力とする比較手法に比べて，提案手法では走路推定精度が15.0%向上することを確認した．

距離画像からの姿勢推定のための遮蔽に頑健な姿勢表現の学習

立道大樹, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 安間絢子

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2019年12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：大分大学

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，物体が他の物体に遮蔽される場合，観測値の欠損と，観測できた部分を囲む矩形で切り出した距離画像中での物体中心の位置ずれが生じ，姿勢推定が困難である．本発表では，欠損を復元できるよう学習したAutoEncoderにより，位置ずれの補正と欠損の復元をすることで得られる姿勢表現を用いた，遮蔽に頑健な姿勢推定を提案する．

On Visualizing Psycholinguistic Groundings for Sentiment Image Datasets

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

Meeting on Image Recognition & Understanding 2019年8月1日

開催年月日： 2019年

記述言語：英語

開催地：グランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）

Recent multimedia applications commonly use text and imagery from Social Media for tasks related to sentiment research. As such, there are various image datasets for sentiment research for popular classification tasks. However, there has been little research regarding the relationship between the sentiment of images and its annotations from a multi-modal standpoint. In this research, we built a tool to visualize psycholinguistic groundings for a sentiment dataset. For each image, individual psycholinguistic ratings are computed from the image's metadata. A sentiment-psycholinguistic spatial embedding is computed to show a clustering of images across different classes close to human perception. Our interactive browsing tool can visualize the data in various ways, highlighting different psycholinguistic groundings with heatmaps.

Viewpoint Recommendation for Object Pose Estimation via Pose Ambiguity Minimization

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

The 22nd Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU) 2019年8月1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：Osaka International Convention Center

Recently, helper robots become popular in our social life, especially for helping the elderly and the disabled people to perform their daily tasks at home. To handling objects, object pose estimation from a depth image is an essential task of the helper robots. However, an object’s pose is often ambiguous from an observation from only a single viewpoint. If we can observe the object from additional viewpoints, the pose estimation result will be better. Thus, we propose a next viewpoint recommendation method based on pose ambiguity minimization. We confirmed and showed the proposed method outperformed other comparative methods on synthetic object images.

実世界活動センシングを通したグループワークの可視化

出口大輔

学術情報メディアセンターセミナー 2019年6月26日

開催年月日： 2019年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（招待・特別）

開催地：京都大学

共通の課題に対して複数人で取り組むグループワークは、考え方や能力の異なる他者と協力して問題に取り組む力を育むことから、多くの教育機関で導入・実践が進められている。グループワークにおいては、成果物やテストを通した総括的評価に加え、学習の経過を対象とした形成的評価が重要となる。本発表では、実世界をフィールドとする実世界グループ学習を対象とし、映像・加速度センサ等の複数のデバイスを用いて参加者のグループワーク活動を計測し、それらの可視化を通してグループ学習を分析する取り組みについて紹介する。

Hand Orientation Estimation in Probability Density Form 国際会議

Kazuaki Kondo, Daisuke Deguchi, Atsushi Shimada

The Fourth International Workshop on Egocentric Perception, Interaction and Computing 2019年6月17日

超低解像度遠赤外線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

画像センシングシンポジウム(SSII) 2019年6月13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：パシフィコ横浜アネックスホール

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骨格推定法を提案する．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骨格を推定する．

車両周辺環境に応じたカメラとLiDARによる歩行者検出の統合に関する初期検討

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) 2019年5月30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：国立オリンピック記念青少年総合センター

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「信頼度」として推定するシステムを提案してきた．
この信頼度を用いることで，各センサの得手・不得手を補った統合検出結果を得ることができると考えられる．
本稿では，各センサにおける入力データから環境を表現する特徴を抽出し，各センサの検出しきい値を出力する複数センサ情報統合器の構築手法について初期検討した結果について報告する．

A Study on Human Pose Estimation from an Extremely Low-Resolutiohn FIR image Sequence

Saki Iwata, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tomoyoshi Aizawa

Japan-Taiwan Joint Workshop on Multimedia and HCI 2019年4月14日

A Study on Occlusion-Robust Object Pose Estimation with a De-occluding AutoEncoder

Hiroki Tatemichi, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Ayako Amma

Japan-Taiwan Joint Workshop on Multimedia and HCI 2019年4月14日

Estimating the Imageability of a sentence for image caption evaluation 国際会議

Kazuki Umemura, Marc Aurel Kastner, Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

Japan-Taiwan Joint Workshop on Multimedia and HCI 2019年4月13日

'KamiRepo' System with Automatic Student Identification to Handle Handwritten Assignments on LMS

Daisuke Deguchi

2019年3月25日

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

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．

走行履歴情報からの状況適応型走路の自動獲得

右島琢也, 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) 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，自動運転技術が注目を集めており，その実現に向けた研究開発が盛んである．自動運転の実現のため，安全に走行可能な道路領域を推定する走路推定技術が求められている．走路の推定には周囲環境認識技術が不可欠であり，セマンティックセグメンテーションがその中で重要な役割を担うと期待されている．これまでに，セマンティックセグメンテーションを走路推定に用いる試みは行われているが，道路上に存在する他の車両や歩行者との接触は考慮されていない．我々は接触を回避した走路を得るために，車速の変化に着目して自車両の減速行動を学習し，複数フレームを用いて他物体の動きを学習することにした．本発表では，自車速を用いて車両の走行履歴情報を画像上に投影することで，多数のラベル画像を自動的に獲得し，他物体との接触がない走路（状況適応型走路）を推定する手法を提案する．名古屋駅周辺の走行履歴情報を用いて提案手法の評価を行なった結果，自動獲得した画像から走路推定器を構築できることを確認した．

個人視点映像内の手領域出現に基づくグループ協同作業特徴量の提案

近藤一晃, 島田敬士, 出口大輔

HCGシンポジウム 2018年12月13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：シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢

グループワークでは主体性や協同といったタスクに対する姿勢・グループ内における参加者の関わり方が重要であり，それらを客観的・定量的に分析することができれば様々な用途に用いることができる．本研究では参加者視点の映像に出現する手の量に基づいたグループワーク特徴量およびその自動抽出手法を提案する．手の検出には深層学習ベースの識別器を用い，手の出現位置・大きさに加えて腕の伸びる方向を併用しすることで自己手他者手の識別を行う．推定結果から手の出現面積に基づいた特徴量を導出したところ，グループワークにおける作業の進め方・協同スタイル・役割分担・グループに対する貢献などとうまく対応付けられることが確認された．

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．

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

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.

複数フレームの統合による混雑環境での車椅子利用者検出に関する検討

谷川右京, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 秋山達勇

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2018年1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：大阪府立大学

近年，車椅子利用者を支援するため，監視カメラ映像から車椅子利用者を検出するシステムが求められている．
しかし，車椅子利用者の周囲に多数の歩行者が存在する可能性が高く，歩行者に遮蔽された車椅子利用者を，各フレームから独立に検出することは困難であり，未検出が生じやすい．
また，車椅子利用者の見えは歩行者と類似しているため誤検出も生じやすい．
本報告では，混雑環境において映像中から高精度に車椅子利用者を検出する手法について検討した結果を報告する．
提案手法では，複数フレームにおける車椅子利用者候補の特徴を統合することで，単一フレームのみから車椅子利用者のみを検出することが困難な場合でも正確な検出を目指す．
評価実験を行った結果，提案手法は混雑環境において比較手法より高精度に車椅子利用者を検出できることを確認した．

Efficient Pedestrian Scanning by Active Scan LIDAR 国際会議

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

International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) 2018 2018年1月8日

Pedestrian Detection from Sparse Point-Cloud using 3DCNN 国際会議

Yoshiki Tatebe, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Utsushi Sakai

International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) 2018 2018年1月8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

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

知らない土地に旅行する際，その土地での旅行計画を円滑に進めるためには，行き先の地域別の雰囲気を理解することが重要である．ある地域が，既に知っている地域の雰囲気と似ていることが分かれば，その地域の雰囲気を直感的に把握できる．従来研究は，地域ごとのSNS 投稿写真を用いて地域間の類似性を計算することにより，雰囲気が似ている場所をマイニングしている．我々はこの研究を発展させ，各写真の撮影時期を考慮し，時期毎の類似地域をマイニングする手法を提案する．

Voting-based Hand-Waving Gesture Spotting from a Low-Resolution Far-Infrared Image Sequence 国際会議

Yasutomo Kawanishi, Chisato Toriyama, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tomoyoshi Aizawa, Masato Kawade

2018 IEEE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP2018) 2018年12月11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：永豐棧酒店臺中（臺中，臺灣）

We propose a temporal spotting method of a hand gesture from a low-resolution far-infrared image sequence captured by a far-infrared sensor array. The sensor array captures the spatial distribution of far-infrared intensity as a thermal image by detecting far-infrared waves emitted from heat sources. It is difficult to spot a hand gesture from a sequence of thermal images captured by the sensor due to its low-resolution, heavy noise, and varying duration of the gesture. Therefore, we introduce a voting-based approach to spot the gesture with template matching-based gesture recognition. We confirm the effectiveness of the proposed temporal spotting method in several settings.

DOI： 10.1109/VCIP.2018.8698650

Gaze-inspired Learning for Estimating the Attractiveness of a Food Photo 国際会議

Akinori Sato, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

20th IEEE Int. Symposium on Multimedia (ISM2018) 2018年12月10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：臺中金典酒店（臺中，臺灣）

The number of food photos posted to the Web has been increasing. Most of the users prefer to post delicious-looking food photos. They, however, do not always look delicious. A previous work proposed a method for estimating the attractiveness of food photos, that is, the degree of how much a food photo looks delicious, as an assistive technology for taking a delicious-looking food photo. This method extracted image features from the entire food photo to evaluate the impression. In our work, we conduct a preference experiment where subjects are asked to compare a pair of food photos and measure their gaze. The proposed method extracts image features from local regions selected based on the gaze information and estimates the attractiveness of a food photo by learning regression parameters. Experimental results showed the effectiveness of extracting image features from outside the gaze regions rather than inside them.

DOI： 10.1109/ISM.2018.00015

Localizing the Gaze Target of a Crowd of People 国際会議

Yuki Kodama, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hidehisa Nagano, Kunio Kashino

International Workshop on Attention/Intention Understanding 2018年12月3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：Perth Convention and Exhibition Centre 21 Mounts Bay Rd Perth WA 6000 Australia

What target is focused on by many people?
Analysis of the target is a crucial task, especially in a cinema, a stadium, and so on.
However, it is very difficult to estimate the gaze of each person in a crowd accurately and simultaneously with existing image-based eye tracking methods, since the image resolution of each person becomes low when we capture the whole crowd with a distant camera.
Therefore, we introduce a new approach for localizing the gaze target focused on by a crowd of people.
The proposed framework aggregates the individually estimated results of each person's gaze.
It enables us to localize the target being focused on by them even though each person's gaze localization from a low-resolution image is inaccurate.
We analyze the effects of an aggregation method on the localization accuracy using images capturing a crowd of people in a tennis stadium under the assumption that all of the people are focusing on the same target, and also investigate the effect of the number of people involved in the aggregation on the localization accuracy.
As a result, the proposed method showed the ability to improve the localization accuracy as it is applied to a larger crowd of people.

手書きレポートとLMSの連携を実現する名大版紙レポシステムの全学運用

出口大輔, 清谷竣也, 大平茂輝, 戸田智基

大学ICT推進協議会（AXIES） 2018年11月19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）

高等教育における学習支援システム（LMS: Learning Management System）の重要性は年々高まってきており，授業での効果的な利用方法等さまざまな取り組みがなされてきている．しかしながら，数学や製図といった紙媒体を主体とした演習や試験も依然として広く実施されており，これらとLMSとの連携が強く求められている．このような背景から，名古屋大学では2016年度よりサーバー型紙レポート連携システム「名大版かみレポ」の開発と評価を開始し，2017年度後期より全学展開に移行した．本発表では，全学展開を通して得られた「名大版かみレポ」の課題と今後の展望についてまとめる．

Analyzing Headlight Flicker Patterns for Improving the Pedestrian Detectability from a Driver 国際会議

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

2018 IEEE 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2018) 2018年11月7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：Maui, Hawaii, USA

In this paper, we analyze headlight flicker patterns which improve the pedestrian detectability from a driver. Recently, headlights are becoming capable of selectively projecting light on a pedestrian in addition to the normal forward projection. However, it is still not clear how the light should be
projected to effectively improve the visibility of the pedestrian. We actually analyze nine flicker patterns by controlling duty ratios and durations of lighting time, and conduct experiments in field and laboratory settings. As a result, we reveal that a specific fundamental frequency is effective for improving the pedestrian detectability from a driver. We also conclude that the difference between the two settings are not significant.

Attribute-aware Semantic Segmentation of Road Scenes for Understanding Pedestrian Orientations 国際会議

Mahmud Dwi Sulistiyo, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Jiang-Yu Zheng, Hiroshi Murase

2018 IEEE 21th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2018) 2018年11月7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：Maui, Hawaii, USA

Semantic segmentation is an interesting task for many deep learning researchers for scene understanding. However, recognizing details about objects’ attributes can be more informative and also helpful for a better scene understanding in intelligent vehicle use cases. This paper introduces a method for simultaneous semantic segmentation and pedestrian attributes recognition. A modified dataset built on top of the Cityscapes dataset is created by adding attribute classes corresponding to pedestrian orientation attributes. The proposed method extends the SegNet model and is trained by using both the original and the attribute-enriched datasets. Based on an experiment, the proposed attribute-aware semantic segmentation approach shows the ability to slightly improve the performance on the Cityscapes dataset, which is capable of expanding its classes in this case through additional data training.

Estimating the Scene-wise Reliability of LiDAR Pedestrian Detectors 国際会議

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

2018 IEEE 21th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2018) 2018年11月7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：Maui, Hawaii, USA

Nowadays, development of driving support systems and autonomous driving systems have become active.
Pedestrian detection from in-vehicle sensors is one of the most important technologies for these systems.
However, outputs of pedestrian detectors can not be fully trusted in real environments.
Therefore, we propose an estimation system of pedestrian detector's reliabilities for a given scene.
This paper proposes a scene-wise reliability calculation method for LiDAR-based detectors, and a construction method for their estimators.
Here, the problem is how we can define the reliability.
The proposed method defines the reliability considering oversights as the strictest threshold without oversights.
Meanwhile, it defines the reliability considering false detections as the loosest threshold without false detections.
Experimental results showed that the proposed method could properly represent the reliability of a given scene, and estimate their reliability.

Estimation of Driver's Insight for Safe Passing based on Pedestrian Attributes 国際会議

Fumito Shinmura, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hironobu Fujiyoshi

2018 IEEE 21th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2018) 2018年11月6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：Maui, Hawaii, USA

In order to reduce traffic accidents between a vehicle and a pedestrian, recognition of a pedestrian who has a possibility of collision with a vehicle should be helpful. However, since a pedestrian may suddenly change his/her direction and cross the road, it is difficult to predict his/her behavior directly. Here, we focus on the fact that experienced drivers usually pass by a pedestrian while preparing to step on the brake at any moment when they feel danger. If driver assistant systems can estimate such experienced driver’s decisions, they could early detect the pedestrian in danger of collision. Therefore, we classify the driver’s decisions into three types by referring to the accelerator operation of drivers, and propose a method to estimate the type of the driver’s decision. The drivers are considered to decide their actions focusing on various behaviors and states of a pedestrian, namely pedestrian’s attributes. Since the driver’s decisions change along the timeline, the use of a temporal context is considered to be effective. Thus, in this paper, we propose an estimation method using a recurrent neural network architecture with the pedestrian’s attributes as input. We constructed a dataset collected by experienced drivers in control of the vehicle and evaluated the performance, and then confirmed the effectiveness of the use of pedestrian’s attributes.

自動運転車両の実現に向けた車載カメラによる環境理解

出口大輔

日本光学会年次学術講演会 2018年11月2日

SNS投稿写真の時空間クラスタリングに基づく類似地域マイニングの検討

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

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10月26日

歩行者脇通過時における歩行者属性に基づく運転行動の推定

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 平山高嗣, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

自動車技術会秋季大会 2018年10月17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：名古屋国際会議場

When passing by a pedestrian, a driver predicts the pedestrian’s intention by observing his/her behavior and decides whether the vehicle can safely pass by or not. Estimation of the driver’s decisions and behaviors would be helpful to assist safe driving. In this presentation, we propose a method to estimate driver’s behavior when passing by a pedestrian based on his/her attributes. We consider that the process of a driver deciding his/her behaviors according to the pedestrian's state and behavior is similar to a conversation. Therefore, the proposed method makes use of the sequence to sequence model which is based on the recurrent neural networks and is usually used for a conversational model. We evaluate the performance of the proposed method using actual driving data collected by experienced drivers in control of the vehicle.

LiDARを用いた歩行者検出器の車両周辺環境に応じた信頼度推定

久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 加藤一樹, 村瀬洋

自動車技術会秋季大会 2018年10月17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：名古屋国際会議場

Pedestrian detection results from a LiDAR data cannot be fully trusted in real environments.
Therefore, it is necessary to consider whether the detector can be trusted in the environment of the input data.
So we have been proposing an estimation system of pedestrian detectors' reliability adaptive to vehicle surrounding environments.
This paper presents the construction method of reliability estimators.
The proposed method defines and uses two types of reliability for oversights and false detections.
Moreover, the proposed method constructs estimators for each reliability with global features and pedestrian-like, artifacts-like features.
The experimental results showed that the proposed method could estimate the reliabilities.

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

名古屋大学におけるサーバ型紙レポート・LMS 連携システムの開発

清谷竣也, 伊藤瑠哉, 岡本康佑, 谷川右京, 大平茂輝, 出口大輔, 戸田智基

大学ICT推進協議会（AXIES） 2017年12月15日

深層学習を活用した低解像度LIDARによる歩行者検出の検討

建部好輝, 川西康友, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋, 酒井映

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月8日

チャンネル統計量を用いたACF歩行者検出器の性能改善に関する検討

出口大輔, 久徳遙矢, 新村文郷, 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 2017年9月8日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

近年，自動運転技術に代表される高度運転支援システムが注目を集めており，その中でも対歩行者事故低減に欠かせない歩行者検出技術への期待が高まっている．
ここ数年は深層学習を利用した歩行者検出技術に注目が集まっているものの，実時間動作を考えた場合はチャンネル系特徴量を利用したACFやLDCFといった歩行者検出技術と併用するのが一般的である．
ACFやLDCFでは，LUV色特徴，正規化輝度勾配強度，輝度勾配ヒストグラム，などのプリミティブな特徴量が用いられる．
しかしながら，これらの特徴量の組み合わせについては十分な検討がなされていない．
そこで本発表では，輝度勾配ヒストグラムから統計量を抽出し，ACFの新しいチャンネルとして加えることで性能改善が得られるかどうかを検討した結果について報告する．

歩行者の姿勢と顔向きに注目した歩きスマホ認識の検討

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月8日

人物検出器の高精度化に向けた同一経路走行映像群からのネガティブサンプルの自動抽出手法

本谷真志, 久徳遙矢, 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 2017年9月8日

Preliminary Study of Attribute-aware Semantic Segmentation for Pedestrian Understanding

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

Tokai-Section Joint Conference on Electrical, Electronics, Information, and Related Engineering 2017 2017年9月8日

Faster R-CNNを用いた車椅子利用者の検出に関する予備的検討

谷川右京, 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 2017年9月7日

双方向RNN を用いた画像に対する感想コメント生成に関する検討

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 2017年9月8日

主食材の見えの考慮による料理写真の魅力度推定手法の改良

髙橋和馬, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2017年3月6日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：九州大学　大橋キャンパス

従来研究では，料理を美味しそうに撮影するための支援技術として，料理が美味しそうに見える度合い「魅力度」を推定する手法を提案してきた．
この手法では，魅力度付きの料理画像群から画像特徴を抽出し，回帰の枠組みにより任意の料理画像に対して魅力度を推定する．
本報告では，主食材の見えを考慮した画像特徴を新たに導入し，従来から提案してきた画像全体の印象を考慮した特徴量と統合利用する方法について検討した結果を述べる．
具体的には，皿に占める主食材の割合や重心の座標差，勾配方向ヒストグラム，勾配方向ヒストグラムの第1次～第4次モーメントを利用する．
情景写真や動物写真を対象とした一般的な写真の審美性評価手法と比較した結果から，料理の色合いや立体感，食材の向きや配置を考慮する提案手法の有効性を確認した．
また，各画像特徴量を単体で利用した手法と比較した結果から，画像特徴量を統合利用することの有効性を確認した．

Active Scan LIDARを用いた歩行者検出のための効率的スキャン法

山本大貴, 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 2017年3月3日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

遠方の歩行者においても局所的にスキャンの密度を高めることが可能なActive Scan LIDARが開発中である．
本研究では，歩行者の形状や存在確率を用いることで，Active Scan LIDARを用いた歩行者検出のための歩行者に対する効率的なスキャン法を提案する．

インテリジェントヘッドライトのための点滅光照射法の検討

前田高志, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2017年3月3日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

運転者の歩行者視認を支援するために周辺の環境に応じて最適な光を照射する「インテリジェントヘッドライト」を提案する．その実現に向けて，点滅光照射法を検討し，有効な点滅パターンについて分析する．

人物検出器の高精度化に向けた走行映像群からのネガティブ学習サンプルの抽出手法

本谷真志, 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 2017年3月3日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

歩行者検出器の高精度化において重要な要素である学習サンプルの質と量の改善に焦点を当て，
同じ経路を走行した複数の走行映像から歩行者検出器の学習に必要となるネガティブサンプルを自動抽出する手法を提案する．

撮影支援に向けた料理写真の魅力度推定手法の改良

佐藤陽昇, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2017年3月3日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

本研究では，料理を魅力的に撮影するための支援を目的として，被験者に料理画像選好課題を課して視線情報を計測し，その分析に基づき設定した局所領域からの画像特徴抽出による料理写真の魅力度推定手法を提案した．

Deep Manifold Embedding for 3D Object Pose Estimation 国際会議

Hiroshi Ninomiya, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Norimasa Kobori, Yusuke Nakano

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2017 2017年3月1日

Can We Detect Pedestrians using Low-resolution LIDAR? 国際会議

Yoshiki Tatebe, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Utsushi Sakai

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2017 2017年2月28日

Wheelchair-user Detection Combined with Parts-based Tracking 国際会議

Ukyo Tanikawa, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Ryo Kawai

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2017 2017年2月28日

Can a Driver Assistance System Determine if a Driver is Perceiving a Pedestrian? 国際会議

Yuki Imaeda, Takatsugu Hirayama, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2017 2017年2月27日

歩行者の視認性向上に有効な追加照射光の点滅周波数の検討

前田高志, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

平成29年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会講演予稿集 2017年9月7日

Automatic selection of Web contents towards automatic authoring of a video biography 国際会議

Ichiro Ide, Yasutomo Kawanishi, Kyoka Kunishiro, Frank Nack, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

19th IEEE Int. Symposium on Multimedia (ISM2017) 2017年12月13日

OSSを利用した学内ファイル共有サービスのマイグレーション

松岡孝, 田島尚徳, 関七夏海, 出口大輔, 長谷川皓一

大学ICT推進協議会（AXIES） 2017年12月13日

学内ファイル共有サービスに対する利用者の意識調査

田島尚徳, 松岡孝, 関七夏海, 出口大輔, 長谷川皓一

大学ICT推進協議会（AXIES） 2017年12月13日

Summarization of news videos considering the consistency of auditory and visual contents 国際会議

Ichiro Ide, Ye Zhang, Ryunosuke Tanishige, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

19th IEEE Int. Symposium on Multimedia (ISM2017) 2017年12月12日

Open Apereo 2017 Conference 参加報告

常盤祐司, 藤井聡一朗, 出口大輔, 梶田将司

教育学習支援情報システム研究会(CLE) 2017年12月9日

姿勢情報の利用による歩行者属性の認識に関する検討

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2017年12月8日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：パシフィコ横浜

歩行者の行動を予測する上で，カメラ映像から歩行者の状態や挙動（歩行者属性）を認識することは重要である．歩行者は体向きや行動によって姿勢が変化するため，姿勢情報は非常に有効と考えられる．そこで本発表では，姿勢情報をもとに様々な歩行者属性を認識する手法を提案する．RAP datasetを用いた実験により，12種類の歩行者属性の認識について評価を行い，提案手法の有効性を検証した．

車載カメラを用いた環境理解

出口大輔

経済情報学会主催セミナー 2017年12月6日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：岐阜聖徳学園大学

近年，自動運転に関するニュースを報道で目にする機会が増え，その実現に対する期待も日に日に高まってきている．自動運転の実現には，車が今どこを走行しているかを正確に把握する技術が非常に重要となる．しかしながら，現在広く用いられているGPSのみでは，都市部等で十分な精度での位置計測ができないという問題がある．この問題の解決手段の一つとして，車載カメラを用いた自車位置推定技術が注目を集めている．そこで本講演では，カメラを用いた自車位置推定に焦点を当てるとともに，その関連技術についても紹介する．

Toward Describing Human Gaits by Onomatopoeias 国際会議

Hirotaka Kato, Takatsugu Hirayama, Yasutomo Kawanishi, Keisuke Doman, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV2017) Workshops 2017年10月28日

畳み込みニューラルネットワークを用いた料理写真の魅力度推定

佐藤陽昇, 道満恵介, 平山高嗣, 井手一郎, 川西康友, 出口大輔, 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 2017年10月20日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

我々は，料理を美味しそうに撮影するための支援技術として，料理が美味しそうに見える度合い「魅力度」を推定する手法を提案してきた．この手法では，魅力度付きの料理画像群から画像特徴を抽出し，回帰の枠組みにより未知の料理写真に対して魅力度を推定する．本報告では，新たなアプローチとして畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて魅力度推定器を構築した結果を述べる．具体的には，VGG16，ResNet50，Inception-v3の学習済みモデルをそれぞれ転移学習したCNNを構築し，これを魅力度推定器として利用する．従来手法と比較した結果から，VGG16の事前学習モデルに基づいた魅力度推定器が有効であることを確認した．

Driver's Decision Analysis in Terms of Pedestrian Attributes -A Case Study in Passing by a Pedestrian- 国際会議

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

Workshop on Human Factors in Intelligent Vehicles 2017年10月16日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Mielparque Yokohama, Kanagawa, Japan

In this paper, we report a case study on driver's decision in terms of pedestrian attributes. Among various traffic situations, the situation that a vehicle passes by a pedestrian is one of the major situations. To build a safety driving system that supports a non-experienced driver in such a situation, we analyzed how experienced drivers decide to handle the vehicle in such a situation. Since pedestrian’s behavior can be considered as a key factor for the decision, and also the behavior is different depending on their attributes," such as walking or stopping, noticing the vehicle or not, using a smartphone, etc., we analyzed what pedestrian's attributes affect the driver's decisions. For the analysis, we first built a large-scale dataset of driving data. Using the dataset, we clarified what attributes are dominant for the driver's decision."

姿勢を表現する多様体に基づくGANsを用いた物体姿勢推定の検討

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2017年10月13日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：熊本大学

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，全周を撮影した複数の物体に対し，提案手法により学習データに含まれない姿勢が補間できることを確認した．また，姿勢推定を同時に学習し，学習データに含まれない姿勢に対する姿勢推定の可能性を評価し，学習画像の枚数が少ない場合でも姿勢推定精度が大幅には低下しないことを確認した．

低解像度顔画像群からの集団の注目位置推定法の検討

児玉祐樹, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 永野秀尚, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2017年10月13日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：熊本大学

複数の人物が同時に注目している対象を知ることは重要である．しかし，複数人を同時に観測すると各人物画像の解像度は低くなるため，各人物の注目位置の高精度な取得は困難である．そこで我々は，複数人が同一の対象を同時に注視する状況を想定し，画像中の各人物の注目位置の低精度な推定結果を統合することで，集団の注目位置を高精度に推定する手法を考え，様々な統合方法について検討した．また，実験により，推定結果の様々な統計量を用いた統合や統合に用いる人数が集団の注目位置の推定精度に与える影響を分析した．

歩行者検出器の信頼度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

自動車技術会2017年秋季大会 2017年10月11日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：グランキューブ大阪

Results of pedestrian detectors using in-vehicle sensors can not be trusted perfectly in real environments. Therefore, we propose an estimation system of pedestrian detector's reliability (e.g., probability of oversight and misdetection) for environments. This paper presents preliminary study for reliability calculation of detectors in an environment, and construction method of estimator for the reliability. The proposed method defines a reliability of true detection as recall and a maximum threshold without oversight. Additionally, it defies a reliability of false detection as precision and a minimum threshold without misdetection. Moreover, the proposed method constructs a estimator for the reliability using brightness-based features.

歩行者脇通過時における歩行者属性と運転行動の関係に関する分析

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

自動車技術会2017年秋季大会 2017年10月11日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：グランキューブ大阪

When passing by a pedestrian, a driver decides the behavior that his/her own vehicle can safely pass by. In this presentation, through analysis using experienced drivers' driving data, we clarify the factors that are important for a driver's behavior decision. For the analysis, we classified the driver’s behaviors into three states based on the operation of the acceleration and brake pedals. We estimate these driver's behaviors from the pedestrian's attributes by a machine learning-based method. We conducted experiments to estimate the driver's behaviors from various attributes, and analyzed effective attributes for the estimation. From the results of the analysis, we clarified that the pedestrian's orientation is more important for the driver's behavior decision than other attributes.

Detection of Similar Geo-Regions based on Visual Concepts in Social Photos 国際会議

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

Pacific-Rim Conference on Multimedia (PCM) 2017年9月28日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

Travel destination recommendation is useful to support travel.Considering the recommendation of regions within the destination area to visit, it could be difficult for the users to explicitly indicate their preference.Therefore, we considered that it would be more intuitive to recommend regions in the destination area that are similar to a region already well-known to the user.Thus, in this paper, we propose a method for the detection of similar geo-regions based on Visual Concepts in social photos.We report experimental results and analyses by applying the proposed method to the YFCC100M dataset.

視点に応じた魅力度が付与された料理画像データセット

井手一郎, 髙橋和馬, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 村瀬洋

電子情報通信学会魅力工学研究会発足記念シンポジウム 2017年9月20日

名古屋大学の事例紹介

出口大輔, 宮島千代美, 武田一哉

情報科学技術フォーラム(FIT) 2017年9月12日

歩行者検出器における車両周辺環境に応じた信頼度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

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月8日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

車載センサを用いた歩行者検出結果は，実環境下において絶対的なものとは言えない．
例えば，白飛びや黒潰れの生じた画像が入力された場合，検出器は歩行者を見落としやすくなる．
しかし実際には，歩行者が存在しないわけではなく，「検出できなかったが，存在する可能性がある」が正しい出力であると言える．
そこで我々は，未検出や誤検出が存在する可能性を，そのシーンに対する各検出器の信頼度として推定するシステムを提案する．
本発表では，各シーンに対する信頼度の算出手法，および信頼度推定器の構築手法について初期的な検討を行なった結果を報告する．
提案手法では，未検出が発生するしきい値をそのシーンに対する検出器の信頼度として用い，画像の輝度特徴を用いた信頼度推定器を構築する．
実験の結果，平均誤差22.3，標準偏差22.5で信頼度を推定できた．

人物紹介映像の自動編集に向けたWebコンテンツの自動選択

國代京花, ナックフランク, 井手一郎, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2017年3月6日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：九州大学　大橋キャンパス

従来では人物紹介映像の自動編集工程において，特に画像選択の際にクエリの特性を考慮せずに画像選択を行っていた．
今回は，この点を改善し，クエリのみの画像検索結果から収集できる画像の特性に合わせた画像特徴の抽出を行い，これに基づくモデルを生成する手法を提案した．
その結果，クエリの分野によって収集される画像特性を考慮したほうが良い結果を得られることを確認し，手法の有効性を示した．

Active Scan LIDARを用いた効率的な歩行者スキャン手法の検討

山本大貴, 新村文郷, 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 2017年9月7日

視点に応じた魅力度が付与された料理画像データセット

井手一郎, 髙橋和馬, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 村瀬洋

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月7日

超低解像度温度画像系列からの深層学習に基づく人物行動認識に関する分析

川島昂之, 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 2017年9月7日

選好実験時の視線情報に基づく料理写真の魅力度推定手法の改良

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

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月7日

音韻と人体部位の動きの関係に着目したオノマトペによる歩容のzero-shot記述に向けた検討

加藤大貴, 平山高嗣, 川西康友, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2017年9月7日

Action Recognition from Extremely Low-Resolution Thermal Image Sequence 国際会議

Takayuki Kawashima, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tomoyoshi Aizawa, Masato Kawade

14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS2017) 2017年9月1日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Carlo V Castle, Lecce, Italy

This paper proposes a Deep Learning-based action recognition method from an extremely low-resolution thermal image sequence. The method recognizes daily actions by humans (e.g. walking, sitting down, standing up, etc.) and abnormal actions (e.g. falling down) without privacy concerns. While privacy concerns can be ignored, it is difficult to compute feature points and to obtain a clear edge of the human body from an extremely low-resolution thermal image. To address these problems, this paper proposes a Deep Learning-based action recognition method that combines convolution layers and an LSTM layer for learning spatio-temporal representation, whose inputs are the thermal images and their frame differences cropped by the gravity center of human regions. The effectiveness of the proposed method was confirmed through experiments.

DOI： 10.1109/AVSS.2017.8078497

Transifexを利用したコミュニティ翻訳

出口大輔

JTF 翻訳支援ツール説明会 2017年8月21日

Estimation of the attractiveness of food photography focusing on main ingredients 国際会議

Kazuma Takahashi, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

9th Workshop on Cooking and Eating Activities (CEA2017) in conjunction with IJCAI2017 2017年8月20日

Trajectory Ensemble: カメラネットワーク上での一時的な見えの変化に頑健な多人数追跡

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) 2017年8月10日

車両周辺環境の違いに対する歩行者検出器の信頼度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

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2017年8月10日

3DCNNを用いた低解像度点群からの歩行者検出

建部好輝, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋, 酒井映

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2017年8月9日

低解像度顔画像群からの集団の注目位置推定に向けて

児玉祐樹, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 永野秀尚, 柏野邦夫

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2017年8月9日

超低解像度温度画像系列を用いた家庭内人物行動認識に関する検討

川島昂之, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎, 川出雅人

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2017年8月9日

医用画像処理からの巣立ち

出口大輔

第36回日本医用画像工学会大会（JAMIT2017） 2017年7月29日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

本講演では，医用画像処理に軸足を置いた研究から私自身経験の無いITS研究分野に挑戦したこれまでの経験を紹介するとともに，そこで感じた研究分野を変えることの難しさ，新しいことへの挑戦の楽しさ，人との繋がりの大切さ，などについてまとめる．私自身は，名古屋大学工学部の4年生として鳥脇研究室の門をくぐり，博士号取得まで一貫して医用画像処理，特に気管支内視鏡ナビゲーションシステムの開発と関連するセグメンテーション技術の開発に取り組んできた．その後，縁あってコンピュータービジョン・パターン認識などの研究に軸足を移し，現在ではITSに関連する研究にも取り組んでいる．その間，研究分野を変えることの難しさや，新しいことに挑戦する楽しさを再認識することができた．特に，新しい人との繋がりは自身を大きく成長させてくれたと考えている．このような私自身のこれまでの経験が，今後新しい研究分野に挑戦する研究者の皆様の助けになれば幸いである．

Headgear Recognition by Decomposing Human Images in the Thermal Infrared Spectrum 国際会議

Brahmastro Kresnaraman, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

15th International Conference on Quality in Research (QiR2017) 2017年7月26日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Bali, Indonesia

Surveillance systems play a critical role in security and surveillance. A surveillance system with cameras that work in the visible spectrum is sufficient for most cases. However, problems may arise during the night, or in areas with less than ideal illumination conditions. Cameras with thermal infrared technology can be a better option in these situations since they do not rely on illumination to observe the environment. Furthermore, in our daily lives, it is common for humans to wear headgears such as glasses, masks, and hats. In surveillance, such headgears can be a hindrance to the identification of a person, and hence pose a certain degree of risk. This is not ideal in areas where the identity of a person is important, for example, in a bank. Therefore, in this paper we propose a headgear recognition method using an innovative decomposition approach on thermal infrared images. The decomposition method is based on Robust Principal Component Analysis, a modification of the popular Principal Component Analysis. The proposed method performs decomposition on a human image and isolates headgears in the image for recognition purposes. Experiments were conducted to evaluate the capability of the proposed method. The results show a positive outcome when compared with other methods.

DOI： 10.1109/QIR.2017.8168475

Trajectory Ensemble: Multiple Persons Consensus Tracking across Non-overlapping Multiple Cameras over Randomly Dropped Camera Networks 国際会議

Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

1st Workshop on Target Re-Identification and Multi-Target Multi-Camera Tracking 2017年7月21日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Hawaii Convention Center

Multiple person tracking over a camera network is usually performed by matching person images between adjacent cameras. It easily fails by a temporal appearance change of the persons caused by environmental illumination and observation orientation of a camera. To solve this problem, matching person images across not only adjacent cameras but also cameras multiple hops away in the camera network is effective, but such relaxation of spatiotemporal cues also cause tracking failure due to the increase of matching candidates. To avoid the failure, we introduce Random Camera Drop" to generate different camera networks which relax the spatio-temporal cues partially and randomly. We then, integrate tracking results over the networks to a consensus tracking result by a novel concept "Trajectory Ensemble", an extension of unsupervised ensemble learning for the multiple person tracking over a camera network problem. We evaluated the framework on several virtual datasets generated from a public dataset, "Shinpuhkan 2014 dataset" and confirmed that the proposed method achieves the highest tracking results among several comparative methods."

ライトフィールド情報を活用した特徴点の対応付けに関する検討

清水政行, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2017年6月23日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東北大学

近年, ライトフィールドカメラが市場に導入されてライトフィールド情報を容易に得ることができるよう
になった. ライトフィールド情報からは, 注目画素の鮮鋭度を算出しピントが最も合う焦点距離を推定することができる. 本論文ではSIFT 特徴量の対応付け問題において, 焦点距離を活用して信頼度の低い特徴点を削除し対応付け精度を向上させる手法を提案する. 本手法により, 誤対応の原因となる, テクスチャが少ない特徴点を削除することができると考えられる. 提案手法の有効性を確認するために対応付けの精度を確認した. その結果, 対応付けの総数, 正対応付け数, Precision のいずれも向上することを示した.

音韻と人体部位の動きの関係に着目したオノマトペによる歩容の記述に向けて

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

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2017年6月22日

Monocular Localization within Sparse Voxel Maps 国際会議

David Robert Wong, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2017) 2017年6月12日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Redondo Beach, California, USA

We introduce a method that uses a single camera to localize a vehicle within a pre-constructed map consisting of a voxel occupancy grid and road-line marker positions. Sophisticated mapping hardware is capable of creating high accuracy 3D maps of road environments, but localizing a vehicle within such maps is one of the challenges at the forefront of automated driving. A solution which is robust to dynamic environments, while using only inexpensive sensors, is a difficult problem. In addition, maps that enable precise localization consume a lot of data which is impractical for the expansive environments encountered in real-world road networks. We show how using the area of edge regions shared between rendered views of a compact voxel map and in-vehicle camera images can be coupled with non-linear optimization methods to determine the camera position and pose.

Active Scan LIDARを用いた歩行者検出のための効率的スキャン手法

山本大貴, 新村文郷, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

画像センシングシンポジウム(SSII) 2017年6月9日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：パシフィコ横浜アネックスホール

LIDAR は,対象までの距離や反射特性を測る環境認識センサであり,対象の 3 次元形状を分析できるため,これを用いた歩行者検出の研究が行われている.近年,LASER 光の照射方向を瞬時に制御可能な Active Scan LIDAR の開発が進められている.本研究では, Active Scan LIDAR を用いて歩行者から効率よく距離データを得るためのスキャン手法の開発を目的とする.
Active Scan LIDAR を用いた歩行者検出の実現に向けて,歩行者の形状による歩行者尤度推定,及び歩行者存在確率に基づく効率的なスキャン手法を提案する.
Active Scan LIDARを模擬した評価実験を行ったところ，全体を一定にスキャンする比較手法にくらべ，的中率，領域重なり率，歩行者抽出率すべての向上を確認でき，歩行者を効率的にスキャンできていることを確認した．

Sharing i18n Practices and Issues

Daisuke Deguchi, Soichiro Fujii, Shoji Kajita, Takahiro Sanada, Yuji Tokiwa

Open Apereo 2017 2017年6月7日

開催年月日： 2017年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Sheraton Society Hill Hotel in Philadelphia, PA

Apereo software are mostly developed in English-speaking countries. Therefore, users and developers rarely face issues caused by i18n and l10n. However, we, living in the non-English-speaking countries, are sometimes in trouble functionally caused by i18n and l10n. And we are continuously translating source code into our own language.

In this session, three topics will be presented.

At first, practices to apply IMS LTI and Caliper to existing tools on the Sakai based learning environment will be introduced. we are now encountering several issues caused by the lack of consideration of i18n in the specification. Points to solve these issues will be proposed.
Next, short stories will be shared to customize and localize Apereo tools to fit a typical usage of Japanese universities. Ideas to eliminate issues in the source codes fundamentally will be described.
Finally, a translation platform using a Web based translation support system such as Transifex will be explained in detail for those who will begin to translate Apereo software into your own language. In this platform, source code will be cloned from GitHub every night and one thing you should do is only to translate source code using Transifex.

ヘッドライトを用いた歩行者視認性向上のための点滅光照射パターンの検討

前田高志, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM) 2017年5月11日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：名古屋大学

薄暮時から夜間にかけての対歩行者死亡事故が多発しており，運転者の歩行者視認を支援するシステムへの需要が高まっている．我々はそのシステムとして，視認性が低い歩行者に周辺環境を考慮した最適な光を照射する「インテリジェントヘッドライト」を提案する．本研究ではその実現に向けて，点滅光照射法を検討した．具体的には，連続点灯時間およびデューティ比（1回の点滅における連続点灯時間の割合）を変化させたときの歩行者の視認性の違いを被験者実験により明らかにし，有効な点滅パターンについて分析した．その結果，瞬間的な照射かつ高速な点滅が効果的であり，2Hzの基本周波数を含む点滅において視認性が高くなる傾向が得られた．

料理写真の魅力度推定手法の改良

佐藤陽昇, 平山高嗣, 髙橋和馬, 道満恵介, 川西康友, 井手一郎, 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) 2017年5月11日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：名古屋大学

近年，料理レシピサイトやSNSの普及によりWeb上への料理写真の投稿が増加している．Web上に投稿される料理写真は美味しそうに撮影されていることが望ましいが，その撮影は必ずしも容易ではない．従来研究では，料理を美味しそうに撮影するための支援技術として，料理写真の魅力度，つまり撮影された料理が美味しそうに見える度合いを推定する手法が提案されている．この手法では，魅力度付きの料理画像群から画像特徴を抽出し，回帰の枠組みにより任意の料理画像に対して魅力度を推定する．本研究では，閲覧者が一般的に注目する領域を分析し，それに基づいて画像特徴を抽出する領域を選択することにより，料理写真の魅力度推定手法を改良した．まず，画像の選好を評価する被験者実験を行い，魅力度を判断する際の視線情報を計測した．次に，視線の停留状態が続いた領域，すなわち注視領域を分析し，それに基づいて画像特徴の抽出領域を選択した．そして，画像全体から特徴抽出する従来手法と比較した結果から，注視領域外から特徴抽出することが有効であることが確認された．

人物検出器の高精度化に向けた走行映像群からのネガティブ学習サンプルの自動抽出に基づく人物検出器の追加学習

本谷真志, 久徳遙矢, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

画像センシングシンポジウム(SSII) 2017年5月9日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：パシフィコ横浜アネックスホール

近年,運転支援を目的とした車載カメラ映像からの人物検出技術が広く研究されている.一般に,検出器が誤って人物と判定した背景画像(ネガティブ学習サンプル)を追加学習することで,検出器の精度を改善できることが知られている.そこで本発表では,人物検出器の追加学習を行なうために,検出器が誤って人物と判定した背景画像をネガティブ学習サンプルとして自動抽出する手法を提案する.提案手法では,同一地点を長時間観測しても背景領域は大きく変化しないという性質を利用し,同一経路を走行した映像群を比較することでネガティブ学習サンプルを抽出する.そして,抽出したネガティブ学習サンプルを追加学習することにより,検出器の精度向上を図る.提案手法の有効性を確認するため,同一経路を 4 回走行して撮影した映像を用いて提案手法の評価を行なった.その結果,誤って人物を抽出することなくネガティブ学習サンプルの自動収集が可能であり,また得られたサンプルを用いた追加学習により精度が高い検出器を再構築できることを確認した.

低解像度顔画像群を用いた集団の注目位置推定に関する予備的検討

児玉祐樹, 川西康友, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 永野秀尚, 柏野邦夫

電子情報通信学会総合大会 2017年3月23日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名城大学　天白キャンパス

人々が見ている場所を知ることは，様々な用途で有用である．
特に，集団全体としての傾向を分析したい場合には，複数の人物が同時に注目している対象を知ることが重要である．
しかし，複数人を同時に観測するには広範囲の映像を撮影する必要があり，各人物画像の解像度は低くなるため，各人物の高精度な視線情報の取得は困難である．
そこで我々は，複数人が同一の対象を同時に注視する状況を想定し，画像中の各人物の注目対象位置を推定した低精度な推定結果を統合することで，集団の注目対象の位置を高精度に推定する手法を提案する．
実験により，統合人数の増加にともなう集団の注目対象位置の推定精度の向上が確認された．

視認性向上のための歩行者への点滅光照射の初期検討

前田高志, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2017年3月23日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名城大学　天白キャンパス

薄暮時から夜間にかけての対歩行者死亡事故が多発しており，運転者の歩行者認知を支援するシステムへの需要が高まっている．
我々はこれまでに，交通状況に応じて照射範囲や強度を制御できるアダプティブヘッドライトを使用した歩行者の視認性向上を目的として，輝度変化の立上り速度を速くすることで歩行者の見つけやすさが向上することを報告している．
本発表では，この先行研究で取り扱わなかった点滅光に着目し，その連続点灯時間およびデューティ比（1回の点滅における連続点灯時間の割合）を変化させて歩行者領域を点滅させ，歩行者の視認性の違いを被験者実験により調査した結果を報告する．

Active Scan LIDARを用いた歩行者検出のための効率的スキャン法の予備検討

山本大貴, 新村文郷, 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 2017年3月23日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名城大学　天白キャンパス

近年，車両の周囲環境認識のためのセンサとしてLIDARが普及してきている．
LIDARは距離情報により対象の3次元形状が分析できるため，これを用いた歩行者検出の研究が行われている．
しかし従来のLIDARは，その周囲に一定間隔でLASER光を照射する方式のため，遠方の歩行者の解像度が低下するという問題がある．
近年，LASER光の照射方向を任意に変更可能なActive Scan LIDARの開発が進められており，これを用いることで遠方の歩行者に対しても，局所的に高密度な点群スキャンが可能になることが期待される．
本発表では，Active Scan LIDARを用いた効率的な歩行者検出を目的として，形状特徴を用いた歩行者尤度推定による効率的なスキャン法を提案する．

同一経路走行映像群からのネガティブ学習サンプル自動抽出に関する初期検討

本谷真志, 久徳遙矢, 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 2017年3月23日

名古屋大学における紙レポートシステムの試験導入と課題

戸田智基, 田上奈緒, 中務孝広, 松岡孝, 大平茂輝, 後藤明史, 出口大輔

Ja Sakai カンファレンス 2017年3月20日

Proposal of a spectral random dots marker using local feature for posture estimation 国際会議

Norimasa Kobori, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

IEEE Virtual Reality 2017 2017年3月20日

傘による遮蔽に頑健なパーツ参照型歩行者検出

新保祐人, 出口大輔, 川西康友, 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) 2017年3月9日

開催年月日： 2017年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：島根県立産業交流会館　くにびきメッセ

近年，自動運転の実現に向けて自動車の周囲環境認識に関する研究が盛んに行なわれている．
その中でも，見落としが重大な事故につながる歩行者の検出は重要な課題である．しかし，傘を差した
歩行者は，傘によって頭部が遮蔽されるため検出が困難な対象として知られている．そこで本発表で
は，傘差し歩行者検出の高精度化を目的とし，パーツ参照型歩行者検出手法であるParts Driven Faster
RCNN を提案する．具体的には，Faster RCNN の候補領域抽出部において，傘と歩行者の関係性を学
習して傘の候補領域から歩行者の候補領域を推定することにより，頭部が遮蔽された歩行者でも候補領
域として抽出できるようにする．提案手法の有効性を確認するため，雨天時に撮影した車載カメラ画像
系列を用いて評価実験を行ない，傘差し歩行者に対して検出精度が向上することを確認した．

チャンネル特徴量を用いた歩行者検出技術

出口大輔

技術情報協会セミナー「歩行者検出における画像認識・LIDARの適用技術と自動運転への応用」 2017年1月11日

高等教育におけるデジタル教科書の利活用についてのアンケート調査

出口大輔, 山里敬也, 大平茂輝, 戸田智基, 中島英博, 重田勝介, 岡田義広, 山地一禎

大学ICT推進協議会（AXIES） 2016年12月15日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：国立京都国際会館

デジタル教科書は，従来の紙媒体に比べて，動画など視覚効果の高いコンテンツを提供できることに加えて，内容の改訂や情報共有を柔軟に実施できる．近年，初等教育においてはデジタル教科書の普及が進みつつあるものの，大学教育においては未だ積極的な利活用は少ないのが現状である．そこで情報基盤センター長会議において「大学のデジタル教科書の共同制作と流通検討部会」を設置し，デジタル教科書の利活用について議論を重ねてきた．本報告では，同部会が名古屋大学，北海道大学，九州大学，国立情報学研究所の教員，学生に対して実施したアンケート調査結果についてまとめる．

環境光の急変による視覚特性変化を考慮した歩行者の視認性推定に関する予備検討

今枝祐綺, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2016年10月21日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：宮崎大学

本報告では，環境光の急変時における歩行者の視認性推定手法を提案する．
先進運転支援システム（ADAS）の構築に向けて，運転者から見た歩行者の視認性を推定する研究が注目を集めている．
しかしながら，これまでの研究では運転者の知覚能力の低下を招く環境光の急変については考慮されていない．
ひとたび環境光が急変すると順応時間に応じて運転者の視覚特性は変化する．
そこで，順応時間に応じて異なる視認性推定器を利用する手法を提案する．
提案手法の有効性を確かめるため，まず環境光の急変を再現した被験者実験を行ない，環境光の急変後の順応時間毎の歩行者の視認性の取得を行なった．
その後，提案手法による歩行者の視認性推定を行ない，その有効性を確認した．

先読み運転支援を可能とするための歩行者認識

新村文郷, 久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 福井宏, 山内悠嗣, 山下隆義, 藤吉弘亘, 村瀬洋

自動車技術会秋季大会 2016年10月19日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：札幌コンベンションセンター

Pedestrian behavior prediction is one of fundamental technique for proactive driving support system. For their behavior prediction, not only pedestrian detection but also their attribute recognition is important key. In our COI project, we have developed those techniques and implemented them on a vehicle. This paper presents our recognition system including detection of pedestrians and recognition of their attributes for behavior prediction. To show the performance of our system, we evaluated the system on practical environments.

Recognition of Texting-While-Walking by Joint Features based on Arm and Head Poses 国際会議

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

2016年11月20日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Taipei, Taiwan

Pedestrians texting-while-walking" increase the risk of traffic accidents, since they are often not paying attention to their surrounding environments and fails to notice approaching vehicles. Thus, the recognition of texting-while-walking from an in-vehicle camera should be helpful for safety driving assistance. In this paper, we propose a method to recognize a pedestrian texting-while-walking from in-vehicle camera images. The proposed approach focuses on the characteristic relationship between the arm and the head poses observed during a texting-while-walking behavior. In this paper, Pose-Dependent Joint HOG feature is proposed as a novel feature, which uses parts locations as prior knowledge and describes the cooccurrence of the arm and the head poses. To show the effectiveness of the proposed method, we constructed a dataset and evaluated it."

列車前方映像を用いた障害物検出

向嶋宏記, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 鵜飼正人, 長峯望, 中曽根隆太

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月3日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：アクトシティ浜松

踏切事故やホーム転落事故など，鉄道における事故が後を絶たない．このような事故の対策として，列車前方に設置した車載カメラを用いた障害物検出システムの実現へ期待が高まっている．そこで本研究では，車載カメラを用いて列車前方に存在する障害物を検出することを目的とする．車載カメラを用いた障害物検出の多くは，歩行者など特定の検出対象に特化した学習によるものである．学習による手法では障害物となり得る物体をすべて学習することは不可能であるため，不特定の障害物を検出できない．そこで本発表では，現在の車載カメラ映像と障害物が存在しない車載カメラ映像間の差分によって，列車前方の不特定障害物を検出する手法を提案する．また，評価実験により提案手法の有効性を確認した．

車載カメラ画像からの傘差し歩行者検出に関する検討

新保祐人, 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) 2016年8月2日

料理撮影支援へ向けた料理写真の魅力度推定手法の検討

髙橋和馬, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 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) 2016年8月2日

Webコンテンツを用いた訃報映像の自動編集に向けた物体認識による画像選択法

國代京花, ナックフランク, 井手一郎, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月2日

Parts Selective DPM for detection of pedestrians possessing an umbrella 国際会議

Yuto Shimbo, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2016) 2016年6月19日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Gothenburg, Sweden

In recent years, pedestrian detection from an invehicle camera has been attracting attention.However, in the case of a raining situation, the detection accuracy decreases because the head of a pedestrian tends to be occluded by an umbrella. In oder to handle such cases, in this paper, as a variation of the Deformable Part Model (DPM) which is widely used in the field of object recognition, we propose Parts Selective DPM (PS-DPM)" which selectively chooses the original part filters and additional part filters trained independently. In the detection of pedestrians possessing an umbrella, the selection of head and umbrella parts will make pedestrian detection more robust to the occlusion. We conducted experiments to evaluate the performance of the proposed method. As a result, pedestrian detection with the proposed PS-DPM achieved high detection accuracy in rainy weather, compared with the detection by the conventional DPM. Moreover, we confirmed that it did not decrease the pedestrian detection accuracy in fine weather."

赤外線センサアレイから得られる温度分布の時間変化に基づく行動認識に関する検討

川島昂之, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎, 川出雅人

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2016年6月14日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：NTT武蔵野研究開発センタ

近年，高齢化社会の進展に伴い，独居高齢者の数が増加している．
そのため，その日常生活を見守り，歩行や着席・起立といった日常行動や転倒といった異常行動など様々な行動認識を行なうシステムへの関心が高まっている．
また，高齢者の生活を見守るために，プライバシーに配慮したセンサが注目されている．
本報告では，低解像度な赤外線センサアレイから得られる温度分布画像から行動認識を行なう手法を提案する．
従来手法では，着席と起立のように動作の継続時間が近い行動を区別できないという問題があった．
そこで，温度分布画像から背景差分により人体領域を抽出し，抽出された人体領域の軌跡・形状・温度に関する特徴を用いることで，それらの行動も認識できるようにする手法を提案する．

部位追跡を併用した車椅子利用者の検出に関する検討

谷川右京, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 川合諒, 関谷俊一

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2016年6月14日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：NTT武蔵野研究開発センタ

近年，車椅子利用者の自立を支援するため，監視カメラ映像を用いた車椅子利用者の自動検知への需要が高まっている．
しかし，周囲に多数の歩行者が存在する混雑環境下では，車椅子利用者が歩行者によって遮蔽されるため，その検出は容易ではない．
本報告では，遮蔽に頑健な車椅子利用者の検出手法の検討結果について報告する．
提案手法では，検出器では車椅子利用者を検出できない場合に，部位間の位置関係と位置の変化に基づいた部位追跡を併用することで，部分的な遮蔽に頑健な車椅子利用者の位置推定を行なう．
これにより，混雑環境における車椅子利用者の検出精度を向上させる．
実験の結果，提案手法による車椅子利用者検出は，混雑環境において比較手法より高い精度が得られることを確認した．

深層学習を用いた多様体構築による3次元物体の姿勢推定に関する予備検討

二宮宏史, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小堀訓成, 橋本国松

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2016年6月13日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：NTT武蔵野研究開発センタ

近年，物体の3次元姿勢推定技術が注目されている．
従来技術として，3次元姿勢変化による2次元画像上での見えの変化を，低次元空間中における多様体で表現するパラメトリック固有空間法がある．
この手法は見えの分散に着目し，主成分分析を用いて特徴量を求めるものである．
しかし，姿勢変化の大きさと見えの変化の大きさには必ずしも関係があるわけではない．
そのため，見えの変化が小さい姿勢の違いを区別することが難しいという問題がある．
本報告では，姿勢の分離性に着目した特徴量による多様体構築手法を提案する．
姿勢を教師信号として学習したDeep Convolutional Neural Network（DCNN）の中間層から，姿勢の分離性が高い特徴を抽出する．
この特徴量を用いて多様体を構築することで，見えの変化が小さい姿勢の違いも区別できると考えられる．
実験により，姿勢を教師信号として学習したDCNNから抽出した特徴量による多様体構築を行なうことで，姿勢推定精度の向上を確認した．

SNS 投稿写真の画像内容に基づく地域間の類似度算出に関する検討

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

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2016年6月2日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：岩手大学アイーナキャンパス

本報告では，SNS へ投稿された写真の画像内容に基づいて地域間の類似度を算出する手法の検討結果について述べる．旅行で知らない地域を訪れる時，旅行先の雰囲気を直観的に把握することは重要である．様々な要素からなる未知の地域の雰囲気を旅行計画者が把握することは難しいが，既に雰囲気を知っている地域と似ていることが分かれば，知らない地域の雰囲気を想像できると考えられる．そこで，地域間の類似度を算出するために，各地点で撮影されたSNS 投稿写真の内容を分析し，大勢の人の興味対象に基づいた地域の雰囲気を記述する特徴として用いることにした．実験により，人の興味対象の観点で地域間の類似度を表現できることを確認した．

Ja Sakai Panel Session

Daisuke Deguchi, Soichiro Fujii, Hisashi Hatakeyama, Shoji Kajita, Yuji Tokiwa

Open Apereo 2016 2016年5月25日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：New York University (Kimmel Centre for University Life)

Ja Sakai is a regional community of Apereo Foundation in Japan and coordinating activities in Japanese universities and affiliates. In addition to i18n contribution, several unique projects are carried on. In this panel session we will talk about the following; (1) Community translation using Transifex (2) LTI based presentation evaluation tool (3) Showcase of Sakai in universities (4) Learning analysis using IMS Caliper

人体部位の相対的位置関係を利用したオノマトペ歩容映像の識別に関する検討

加藤大貴, 平山高嗣, 川西康友, 道満恵介, 井手一郎, 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) 2016年5月12日

A study on estimating the attractiveness of food photography 国際会議

Kazuma Takahashi, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2016 IEEE Second International Conference on Multimedia Big Data 2016年4月22日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Taipei, Taiwan

This paper proposes a method for estimating the attractiveness of food photos in order to assist a user to shoot them attractively.
The proposed method extracts both color and shape features from input food images, and then integrates them according to a regression scheme.
By this way, the proposed method estimates the attractiveness of an unknown food photo.
We also created a food image dataset taken from various 3D-angles for each food category, and set target values of their attractiveness through subjective experiments.
Then, we evaluated the performance of the proposed method in two different ways of constructing the attractiveness estimator: One that constructs it for each food category, and the other that constructs a common attractiveness estimator for all food categories.
Experimental results showed the effectiveness of the proposed method in addition to the necessity for adaptively selecting the estimator depending on the appearance of foods for further performance improvement.

赤外線センサアレイを用いた人体領域抽出に基づく行動認識に関する検討

川島昂之, 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 2016年3月17日

深層学習を用いた多様体構築による3次元物体の姿勢推定に関する検討

二宮宏史, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小堀訓成, 橋本国松

電子情報通信学会総合大会 2016年3月16日

高階調カメラを用いた極端な照明条件下の特定物体検出に関する検討

小松美穂, 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 2016年3月16日

輝度の明滅が歩行者の見つけやすさに与える影響の初期検討

日比雅仁, 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 2016年3月15日

パーツ追跡による車椅子利用者の検出に関する検討

谷川右京, 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 2016年3月15日

A classification method of cooking operations based on eye movement patterns 国際会議

Hiroya Inoue, Takatsugu Hirayama, Keisuke Doman, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Ninth Biennial ACM Symposium on Eye Tracking Research and Applications (ETRA2016) 2016年3月15日

低解像度LIDARを用いた歩行者検出のための複数フレーム利用に関する検討

建部好輝, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋, 酒井映

電子情報通信学会総合大会 2016年3月15日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：九州大学伊都キャンパス

　近年，運転支援を目的とした車載カメラ映像からの歩行者検出技術が広く研究されている．人物検出器の精度を高めるための手段として，検出器が誤って歩行者と判定したネガティブサンプルを抽出し，追加学習を行なうことが挙げられる．そこで，障害物は撮影時刻が異なる画像でも一貫して同じ場所に映るという性質を利用し，同一区間を走行した車載カメラ映像から人物検出におけるネガティブサンプルの抽出を行った．DPマッチングとDeepFlowを用いて映像間の対応付けを行なうことで，同一地点に一貫して存在する物体の判定を行うことが可能になり，実験では歩行者の抽出率を0.01%以下に抑えたまま4～7割のネガティブサンプルを抽出できた．

歩行者の姿勢に注目した「歩きスマホ」認識に関する検討

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2016年3月7日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：岩手大学

歩行者の「歩きスマホ」は周囲への注意が疎かになり，自動車の接近に気付きにくくなることから，交通事故に遭う危険性が高い．そのため，車載カメラを用いた歩行者の「歩きスマホ」の認識は，安全運転支援に有効だと考えられる．そこで本発表では，歩行者の「歩きスマホ」を認識する手法を提案する．具体的には，「歩きスマホ」中に見られる特徴的な歩行者の姿勢に注目し，腕と頭の位置の自演知識を用いることで腕と頭の姿勢の共起性を特徴として利用する認識手法を提案する．そして，実験を通して提案手法の有効性を示す．

誤検出マイニングに基づくシーン適応型歩行者検出の検討

鈴木悠暉, 出口大輔, 川西康友, 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) 2016年3月7日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：岩手大学上田キャンパス

近年，車載カメラ画像を用いた安全支援技術に関する研究が盛んに行われている．その中でも歩行者検出は重要な課題であり，様々な手法が提案されている．一般に，走行環境の見えが多様に変化し，それが原因で過検出が増加する．単一の検出器では，全ての走行環境の多様な見えに対応することは困難である．そこで，異なる走行環境下においても似たような誤検出が現れるという性質に着目することで，誤検出の低減を目指す．具体的には，誤検出の種類毎に学習画像をクラスタリングし，各クラスタに対して検出器を構築する．これらの検出器を組み合わせて歩行者検出を行うことにより検出精度向上を図る．提案手法の有効性を確認するために，公開データセットを用いて評価実験を行った．その結果，従来の手法による歩行者検出手法と比べ，提案手法によって検出精度が向上することを確認した．

高感度・高階調車載カメラ映像を用いた夜間歩行者検出のための予備検討

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2016年3月7日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

自動運転や運転支援のために，車載カメラ映像からの歩行者検出技術の研究が盛んにおこなわれている．特に夜間は道路が暗いため，歩行者の検出が非常に困難である．本研究では，高感度・高階調カメラで観測した夜間の車載カメラ映像に対し，通常のカメラ向けに開発された歩行者検出法を適用するために，前処理としての輝度変換が有効であるかを検討した結果について報告する．

Webコンテンツを用いた訃報映像の自動編集へ向けた画像選択方法の検討

國代京花, Frank Nack, 井手一郎, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2016年3月7日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名桜大学

本報告ではＷｅｂコンテンツを用いて訃報を伝える映像（訃報映像）を自動編集する際の画像選択方法を検討する．訃報映像は，幼少期，功績，私生活の3部で編成する．各部に関する重要な事象を表すキーフレーズをオンライン百科事典Wikipediaから抽出し，故人に関連する重要な事象に対応する画像を画像検索エンジンを用いて取得する．取得した画像について，その内容を表すVisual Conceptに着目し，キーフレーズに関する一般的なVisual Conceptと一致度が高いものを選ぶことで，故人に関する重要な事象を視覚的によく表現した画像を選択する．

ニュース文と画像内容の一致性を考慮した複数ニュース映像の要約

張燁, 谷繁龍之介, 道満恵介, 川西康友, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2016年3月7日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名桜大学

大量のニュース映像を資料として活用する際，あるトピックに関する映像を全て閲覧するには時間を要するという問題を解決するために，ニュース映像の自動要約技術を開発する．従来手法では，ニュース映像の文字放送字幕（CC: Closed-Caption）を用いた映像要約がなされている．しかし，CCのみを利用するニュース映像の要約手法では，映像の重要な構成要素である画像内容が考慮されないという問題があった．そこで提案手法では，Visual Conceptを用いて画像内容を分析し，重要文として抽出したニュース文の内容と一致するシーンを選択して，それに重要文の音声を重畳することで，複数ニュース映像を要約する．提案手法の有効性を確認するために，2種類の被験者実験を行った．その結果，様々なニューストピックに対して，提案手法が有効であることを確認した．

Deformable Part Modelsとパーツ追跡の統合による車椅子利用者の検出に関する検討

谷川右京, 川西康友, 出口大輔, 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 2016年3月4日

オノマトペ表現に対応した歩容映像の識別に関する検討

加藤大貴, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2016年3月4日

地域別SNS投稿写真の画像内容に基づく特徴が類似する地域の検出に関する検討

滝本広樹, 川西康友, 出口大輔, 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 2016年3月4日

複数フレーム特徴量を用いた低解像度LIDARによる歩行者検出

建部好輝, 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 2016年3月4日

赤外線センサアレイを用いた人物行動認識に関する検討

川島昂之, 川西康友, 出口大輔, 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 2016年3月4日

輝度明滅による歩行者の強調が見つけやすさに与える影響の分析

日比雅仁, 平山高嗣, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2016年3月4日

高階調カメラ画像からの特定物体検出に関する検討

小松美穂, 川西康友, 出口大輔, 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 2016年3月4日

HandWaving Gesture Detection Using a Far-Infrared Sensor Array with Thermo-Spatial Region of Interest 国際会議

Chisato Toriyama, Yasutomo Kawanishi, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Tomoyoshi Aizawa, Masato Kawade

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2016 2016年2月29日

Image transformation of eye areas for synthesizing eye-contacts in video conferencing 国際会議

Takuya Inoue, Tomokazu Takahashi, Takatsugu Hirayama, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Takayuki Kurozumi, Kunio Kashino

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2016 2016年2月29日

Human Wearable Attribute Recognition using Decomposition of Thermal Infrared Images 国際会議

Brahmastro Kresnaraman, Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

22th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2016) 2016年2月19日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Takayama, Gifu Prefecture

This paper addresses an attribute recognition problem in thermal images, specifically on worn objects such as hat and glasses. Although attribute recognition is a growing research field, there are not much work done in thermal infrared spectrum. In this spectrum, since illumination is not a problem, it could be a better option to be used in nighttime or poorly lit areas. The proposed method uses only the attribute information and excludes the unnecessary information for the recognition. To achieve this, we propose attribute recognition based on feature decomposition using Robust Principal Component Analysis (RPCA). An experiment to evaluate the capability of the proposed method was conducted on the dataset created for this research. The results show that the proposed method outperformed the method without decomposition by 14% in average with a maximum of 27% increase in a specific attribute.

Human Body Segmentation Using Texture Aware Grab-cut and Statistical Shape Models 国際会議

Esmaeil Pourjam, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

22th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2016) 2016年2月17日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Takayama, Gifu Prefecture

Segmentation is one of active areas in computer vision field with application in many areas from entertainment to intelligent vehicles (IVs). Among the objects, humans themselves have always been among the most interested subjects because of
their special features. Since human body has an articulated structure, modeling and recognizing different variations in the body has proved to be very difficult. Wearing various kinds of clothes in different situations which can have a completely dissimilar appearance based on the clothing type, makes the modeling much more difficult. Add to this, the common problems of vision like illumination changes, blurring due to camera movements, etc. make the problem even more difficult. Thus having a system that can segment human subjects accurately can be useful in many applications. In this paper, we propose a system for segmenting human subjects using Statistical Shapes Models (SSM) feedback and a texture aware version of Grab-cut which incorporates texture feature for improving the segmentation accuracy. Our experiments show that the proposed system has an acceptable accuracy compared to the state-of-the art interactive methods and much better than the conventional ones.

パーツ選択型DPMを用いた傘差し歩行者検出手法の検討

新保祐人, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2016年1月22日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：大阪大学　銀杏会館

近年，車載カメラ画像を用いた歩行者検出技術が注目されている．しかし，雨天環境においては，傘によっ
て歩行者の頭部が隠蔽されるため傘差し歩行者の検出精度が低下してしまう問題がある．本報告では，物体認識の分
野で広く用いられているDeformable Part Models（DPM）をベースとし，DPM の本来のパートフィルタと別途学習
したパートフィルタとを検出時に選択的に使用するパーツ選択型DPM を提案する．傘差し歩行者の検出において，
頭部に相当するパートフィルタと，別途学習した傘に相当するパートフィルタとを選択的に利用することにより，傘
による頭部の隠蔽に頑健な検出が可能であると考えられる．実験により，パーツ選択型DPM による歩行者検出は，
通常のDPM による検出と比べて雨天環境において高い精度が得られること，またパートフィルタの選択により晴天
時の歩行者検出精度には影響を及ぼさないことを確認した．

テレビ会議話者間の視線一致知覚範囲を考慮した目領域画像合成型視線補正法

井上卓弥, 高橋友和, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 黒住隆行, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2016年1月21日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：大阪大学　銀杏会館

近年，ウェブカメラなどの普及により，テレビ会議を容易に行なうことができるようになった．
しかし，一般的にカメラはディスプレイの外部に設置されており，ユーザはディスプレイ上の相手のユーザを見るため，視線が一致しないという問題が発生する．
この問題を解決するために，様々な手法が提案されているが，それらの手法の多くは特定のセンサを必要とする．
そのため，提案手法では，単一のカメラのみを用いて，対話相手が視線一致を知覚する範囲（視線一致知覚範囲）をユーザが注視している場合にのみ，ユーザの目領域をカメラを直視している画像に変換することで視線の一致した画像を生成する．

先読み運転を可能にするスーパーバイザ型運転支援の提案と実車実証

二宮芳樹, 竹内栄二朗, 山口拓真, 新村文郷, 吉原佑器, 赤木康宏, 川西康友, 出口大輔, 早川聡一郎, 鈴木達也, 村瀬洋, 松林翔太, 三輪和久

自動車技術会秋季大会 2016年10月19日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

This paper presents a supervisory driver assistance system for proactive driving which projects future potential collisions. There are two major points in our approach, one is vehicle's driving intelligence modeling driver instructor's proactive driving and the other is assistance method modeling driver instructor's coaching. An experimental vehicle has implemented to confirm real-time performance of this driver assistance system. Evaluation results show understandabiity and effectiveness of this system.

ファイル共有サービスの運用状況

松岡孝, 田島尚徳, 出口大輔, 森健策

大学ICT推進協議会（AXIES） 2016年12月14日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：国立京都国際会館

近年，教育研究活動に関連する様々なデータを適切に管理することが強く求められている．この問題の解決を目指し，名古屋大学では教育研究に関わるデータの保存場所を組織的に整備する取り組みを行っている．平成27年4月より本運用を開始した本サービスの内容，システム構成，運用状況等について報告する．

Webコンテンツを用いた人物紹介映像の自動編集に向けて

國代京花, ナックフランク, 井手一郎, 川西康友, 出口大輔, 村瀬洋

HCGシンポジウム 2016年12月8日

オノマトペにより歩容を記述するための音韻空間と人体部位の動きの関係性

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

HCGシンポジウム 2016年12月7日

Misclassification Tolerable Learning for Robust Pedestrian Orientation Classification 国際会議

Yasutomo Kawanishi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hironobu Fujiyoshi

International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 2016年12月5日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Cancun, Mexico

In this paper, we propose a multiclass classifier training method which reduces fatal" misclassifications by cost-relaxation of "tolerable" misclassifications in one-against-all classifiers training, named misclassification tolerable learning. In a binary classifier in the one-against-all classifiers, we introduce a new class group "conceptually similar classes," whose class labels are similar to the positive class. In the case of pedestrian orientation classification, the conceptually similar classes are defined as neighboring orientations to the positive orientation. We consider the misclassification of the conceptually similar classes to the positive class as tolerable misclassification. By relaxing the cost of the tolerable misclassifications, our proposed classification method reduces fatal misclassifications of non-similar classes. We evaluated the cost-relaxation effectiveness on several public datasets and confirmed that the proposed method outperforms the normal SVM on all of the datasets in the soft criterion by achieving 78.63% recognition rate on PDC Dataset."

致命的な誤認識を低減する多クラス分類器学習法による行動予測のための歩行者の向き認識

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月3日

エピポーラ幾何に基づく画像間距離と車載カメラ映像データベースを用いた詳細な自車位置推定

久徳遙矢, 川西康友, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月4日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：アクトシティ浜松

本発表では，正面向き車載カメラで撮影した画像を入力とし，位置情報付き車載カメラ映像データベースとの比較により詳細な自車位置を推定する手法について報告する．
我々はこれまでに，フレーム対毎に算出するエピポーラ幾何に基づくフレーム間距離を用い，DPマッチングによりフレームの対応を求める手法を提案した．
また，このDPマッチングのための端点を高精度に与えるため，フレーム間距離の性質を用いた距離尺度の拡張を行なった．
これらの手法は，入力フレームと最も近い位置で撮影されたデータベース中のフレームを求めることを目的としている．
すなわち，算出可能な位置情報の精度は，車載カメラ映像データベースの撮影間隔に強く依存する．
そこでこれらの手法を拡張し，車載カメラ映像データベースの撮影間隔より詳細な位置情報を算出するための手法を提案する．
提案手法では，エピポーラ幾何に基づくフレーム間距離とカメラ間の距離が比例関係を持つ性質から，線形関数フィッティングによって自車位置を推定する．
実験から，データベースの撮影間隔の10倍詳細な位置情報を正解率80%で取得できることを確認した．

先読み運転支援のための車載カメラからの「歩きスマホ」認識に関する検討

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月4日

深層学習を用いた多様体構築による物体姿勢推定に関する検討

二宮宏史, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小堀訓成, 橋本国松

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2016年8月4日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：アクトシティ浜松

ロボットが3次元物体を掴むための技術が求められている．
その際，どの方向からであれば対象物体を掴めるかを知るために，3次元物体の姿勢推定を行う必要がある．
姿勢変化による2次元画像上での見えの変化を多様体で表現することで，3次元物体の姿勢を推定する手法がある．
従来手法では主成分分析を用いて多様体を構築しているが，主成分分析は見え方の分散のみを考慮しており，方向の分離性は考慮されていない．
そこで我々は深層学習を用いることで，方向の分離性を考慮した多様体構築手法を提案する．
本発表では，深層学習を用いて抽出した特徴量によって構築した多様体による3次元物体の姿勢推定手法に関する検討結果について報告する．

LIDARによる歩行者検出のための複数フレーム特徴量に関する初期検討

建部好輝, 出口大輔, 川西康友, 井手一郎, 村瀬洋, 酒井映

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2016年9月5日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：富山大学

本報告では，複数の時刻に亘って観測したLIDAR点群データから抽出する複数フレーム特徴量について検討する．
特徴量の時間変化と点群の高密度化を利用する特徴量を検討し，実環境で収集したLIDARデータを用いて評価した．
その結果，特徴量を複数組み合わせることで，従来の単一フレームから抽出する特徴量を利用した場合よりも高精度な歩行者検出が可能であることが示唆された．

Subjective Sensing of Real World Activity on Group Study 国際会議

Daisuke Deguchi, Kazuaki Kondo, Atsushi Shimada

18th International Conference on Collaboration Technologies (CollabTech2016) 2016年9月16日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：しいのき迎賓館, 金沢市

Collaborative learning is efficient teaching/learning method, and it is widely introduced and practiced in various situations. However, it has a difficulty to perform formative assessment and real time evaluation without students' feedbacks. Therefore, demand for technologies to support formative assessment in collaborative learning is increasing. To tackle this problem, we have started the research project for automatic sensing and visualization of real world activities in collaborative learning. In this paper, we will report details about preliminary group work experiments and its results with visualization tool.

写真の画像内容に基づく類似地域検出手法の応用に関する検討

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

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2016年10月13日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：支笏湖丸駒温泉

旅行で知らない地域を訪れる時，旅行先の雰囲気を直観的に把握することは重要である．旅行先が知らない地域であるために把握が困難な場合であっても，既に雰囲気を知っている地域と似ていることが分かれば，知らない地域の雰囲気を想像できると考えられる．
そこで，我々はSNS投稿写真の画像内容に基づき，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，この手法の応用として，個人が旅行先で撮影した写真群を用いて，写真群と地域との間の類似度及び写真群間の類似度を算出し，その応用可能性を検討した結果を報告する．

料理写真の魅力度推定に用いる特徴量の検討による精度向上

髙橋和馬, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2016年10月13日

開催年月日： 2016年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：支笏湖丸駒温泉

従来研究では，料理を美味しそうに撮影するための支援技術として，料理が美味しそうに見える度合い「魅力度」を推定する手法を提案してきた．魅力度推定手法では，魅力度付きの料理画像群から画像特徴を抽出し，回帰の枠組みにより未知の料理画像に対して魅力度を推定する．
本報告では，魅力度推定手法で抽出する画像特徴について検討した結果と，手法の汎化性能について検証した結果を述べる．
画像特徴の検討では，抽出範囲を改良した色特徴と形状特徴，畳込みニューラルネットワーク（CNN）から得られる特徴量であるDeep Convolutional Activation Feature（DeCAF）を利用した．また，各料理の魅力度推定器を異なる料理カテゴリで評価することで，手法の汎化性能を検証した．検証結果より，見えが似た料理で学習した推定器の精度が高いことが確認され，料理の見えに基づいて推定器を切り替えることの有効性を確認した．

姿勢推定のための局所特徴量を用いた符号化マーカの提案

小堀訓成, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会技術研究報告(IE) 2016年10月6日

Moving camera background-subtraction for obstacle detection on railway tracks 国際会議

Hiroki Mukoujima, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Masato Ukai, Nozomi Nagamine, Ryuta Nakasone

2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2016) 2016年9月25日

開催年月日： 2016年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Phoenix, Arizona, USA

This paper proposes a method for detecting obstacles using train frontal view videos.
In recent years, obstacles detection using in-vehicle camera is actively developed for satisfying demands from various applications.
In the field of obstacle detection, most methods employ machine learning approach, and they can detect only trained obstacles, such as pedestrian, bicycle, etc.
Therefore, they cannot detect untrained general obstacles.
To overcome this problem, this paper propose a background subtraction method using moving camera.
The proposed method first computes frame-by-frame correspondences between the present and the database train frontal view image sequences, and detects obstacles by applying image subtraction to corresponding frames.
To confirm the effectiveness of the proposed method, experiments were conducted by using several image sequences captured at the experimental railroad track.
The experimental result showed that the proposed method could detect various obstacles accurately and effectively.

DOI： 10.1109/ICIP.2016.7533104

サーベイ論文：画像からの歩行者属性認識

川西康友, 新村文郷, 出口大輔, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2015年12月22日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

防犯カメラや車載カメラによって取得した画像から，そこに写った歩行者が持つ属性を認識することは，歩行者の認識，照合，交通危険予測など様々な用途に有用である．しかし，人の違いや撮影環境の違いによって大きな変動がある歩行者画像から属性を安定して認識することは未だに困難な問題である．本サーベイでは，カメラによる観測から得ることの可能な歩行者の属性に焦点を当て，歩行者の照合や交通危険予測に有用な属性について整理を行い，身体属性，行動属性，及び外見属性に分類する．また，既存手法の整理・紹介だけでなく，評価に用いられているデータセットについての現状についても報告する．

料理画像及び素材一覧に基づく料理の食味表現推定

松長大樹, 道満恵介, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2015年3月3日

視線情報の分析に基づく調理行動理解に向けて

井上裕哉, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2015年3月3日

料理レシピにおける食材の組合せの典型度分析

横井聡, 道満恵介, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2015年3月3日

赤外線センサアレイを用いた温度と空間に関する局所鋭敏性ヒストグラムによる人体追跡に関する検討

細野峻司, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎, 川出雅人

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2015年1月23日

複数方向から撮影された人物の手荷物所持判定に関する検討

浅井康博, 西堀研人, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2015年1月23日

赤外線センサアレイを用いた温度と空間の絞り込みによる手振り動作認識に関する検討

鳥山千智, 細野峻司, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2015年1月22日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：奈良先端科学技術大学院大学

直感的かつ手軽な入力インタフェースとしてジェスチャインタフェースが注目されており，可視光カメラを用いたジェスチャ認識手法が数多く提案されている．しかし，可視光カメラは暗闇で利用できない，撮影画像から個人を特定可能であり心理的負荷が存在するといった問題点がある．これらの問題に対する一つの解決策として赤外線センサアレイの利用がある．そこで，赤外線センサアレイを用いた手振り動作認識の手法を提案する．

調理者の視線運動パターンに基づく調理動作識別手法

井上裕哉, 平山高嗣, 道満恵介, 川西康友, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

HCGシンポジウム 2015年12月16日

SNS利用者の反応を用いた単語スコアに基づく複数ニュース映像の要約

加藤光佑, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2015年3月3日

前方車両の観測結果を利用した車載カメラ映像中の人物検出

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2015年7月30日

運転者から見た歩行者の危険度推定のための「歩きスマホ」認識

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2015年7月29日

調理行動理解に向けた視線情報分析方法の検討

井上裕哉, 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) 2015年7月29日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：ホテル阪急エキスポパーク

本研究では調理行動理解の前段階として，視線運動と調理動作の関係性を検証するために，視線情報に基づいて調理の基本動作を識別することを目標とする．関連研究としてはBullingらが視線運動を利用して数種類のデスクワークの識別を行っている[4]．また大垣らは注意を向ける方向の小さな変化に関係する視線運動と，その大きな変化に関係する頭部運動を反映した1人称視点映像Optical
flowとを組み合わせて更に高精度にデスクワークを識別できることを示している[5]．しかし，本研究で対象とする調理行動とデスクワークでは動作の性質が異なる．そこで本研究では，これらの従来手法を調理動作識別に適した特徴量を導入して改良することで，視線情報の分析に基づいて調理の基本動作の識別を行う．

赤外線センサアレイを用いた温度と空間の絞り込みによる手振り動作認識

鳥山千智, 細野峻司, 川西康友, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎, 川出雅人

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2015年7月29日

テレビ会議における対話者間の視線一致のための目領域変換手法

井上卓弥, 高橋友和, 平山高嗣, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 黒住隆行, 柏野邦夫

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2015年7月29日

Typicality analysis of the combination of ingredients in a cooking recipe for assisting the arrangement of ingredients 国際会議

Satoshi Yokoi, Keisuke Doman, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2015 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME2012) 2015年7月3日

開催年月日： 2015年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Torino, Italy

As the number of cooking recipes posted on the Web increases, it becomes difficult to find a cooking recipe that a user needs. Moreover, even if it can be done, it is still difficult for users to arrange the cooking recipe, for example, by replacing ingredients with different ones. To deal with such problems, we propose a framework for typicality analysis of the combination of ngredients. The framework calculates a typicality value for each combination of ingredients. The list of ingredients can be arranged by adjusting the typicality value by adding or removing ingredients iteratively. The effectiveness of the proposed framework was confirmed through subjective experiments.

（単板式RGB-TOFカメラを用いた歩行者の向き分類）国際会議

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) Workshop on Environment Perception for Automated On-road Vehicles 2015年6月28日

車載カメラ画像からの「スマホ歩き」認識に基づく歩行者の不注意度推定

新村文郷, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2015年6月18日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：新潟大学駅南キャンパス「ときめいと」

歩行者の不注意による道路への飛び出しは衝突事故の危険性が高く，安全な運転のためにはそのような歩行者の存在を把握することが重要である．その中でも，「スマホ歩き」は歩行者の不注意行動の代表的な例であり，近年社会問題となっている．本報告では，歩行者の不注意度推定を目的として，車載カメラを用いた「スマホ歩き」歩行者の認識を行う．「スマホ歩き」中の姿勢は，人によらずほぼ同様であることに着目し，形状を捉えるHOG特徴に基づく識別器を構築する．11人の「スマホ歩き」歩行者での認識実験を行い，提案手法の有効性を確認した．さらに，「スマホ歩き」の認識結果を利用した歩行者の不注意度の推定手法を提案する．

画像特徴による料理写真の魅力度分析へ向けた検討

髙橋和馬, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

日本バーチャルリアリティ学会香り・味と生体情報研究会 2015年6月11日

ニュース映像要約のためのニュース内容に沿ったシーンの選択に関する検討

張燁, 谷繁龍之介, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2015年6月9日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：出雲科学館

ニュース映像は実世界の出来事を記録したものであるため，資料的な価値が高い．しかし，資料として活用する際に，あるトピックに関する映像を全て閲覧するには時間を要するため，ニュース映像を要約する研究が必要である．本報告では，その基礎技術として，ニュース内容に沿ったシーンの選択手法について検討する．本手法では，ニュース映像の画像内容を分析することで，ニュース内容に沿ったシーンを選択する．実際のニュース映像に対する評価実験を行い，本手法によりニュース内容と関連性が高いシーンを選択できることを確認した．

Translating Apereo Software: A Case Study using Sakai and Transifex 国際会議

Yuji Tokiwa, Daisuke Deguchi, Juan Jose Merono Sanchez, Jose Mariano Lujan Gonzalez, Diego del Blanco Orobitg

Open Apereo 2015 2015年6月3日

開催年月日： 2015年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Baltimore, Maryland, USA

Web based translation support systems such as Crowdin and Transifex make it easy for regional Sakai communities to collaborate globally in translation. In the fall and winter of 2014, Spanish Sakai community and Japanese Sakai community are collaborating in translation of Sakai 10 using Transifex as a common translation platform. This collaboration brought a lot of things to two communities. For instance, to develop a tool to import resource bundle files to Transifex in a specific manner, we can have an ease of use platform to translate modular designed software such as Sakai. And this platform will be extended for every regional community and for every project in Apereo community.
During this session we will talk about followings;
(1) Overview
(2) Benefits for Apereo community
(3) Context dependent translation by gettext Portable Object
(4) Community translation strategy in Sakai Spanish Users (S2U)
(5) Automatized process by Jenkins

背景の適応的選択に基づく複数画像系列の統合による移動物体除去に関する検討

小塚亨, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2015年3月20日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：慶應義塾大学

近年，移動物体を含まない市街地画像データベースに対する需要が高まっている．しかし，実環境で撮影した市街地画像には人や自動車等が写り込む可能性が高く，これらを含まない画像を撮影することは一般に困難である．そのため，市街地画像からこれらを除去し，それらによって隠蔽されていた背景を復元する技術が求められている．本報告では，前向き車載カメラで撮影した複数の市街地画像系列を統合することで移動物体を除去し，背景を復元する手法を提案する．前向き車載カメラ画像系列を複数統合することにより移動物体除去を行なう場合，画像系列間の位置合わせが大きな問題となる．そこで，走行位置のずれによる見えの変化に頑健な系列間の画像対応付けと画素の密な対応付けによる画像位置合わせを利用することでこれらの問題を解決する．さらに，統合の際に基準とする最良の画像を自動的に選択することで，背景復元時の画質劣化を抑制する手法を提案する．実環境のデータに対して提案手法を適用した結果，移動物体を除去した背景画像を生成可能なことを確認した．

誤検出傾向に着目した走行環境適応型歩行者検出器の構築に関する検討

鈴木悠暉, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2015年3月20日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：慶応大学矢上キャンパス

近年，車載カメラ画像から歩行者を検出する研究が盛んに行われている。一般的に車載カメラ画像の見えは多様である．これは全ての走行環境に単一の識別器を用いた場合に歩行者の検出精度を低下させる要因となる．そこで本研究では，単一の歩行者識別器を用いた場合に得られる歩行者の誤検出の傾向を用いて，走行環境に適応した複数の識別器を構築する手法を提案する。

運転時の人間の視野特性を考慮した歩行者の見落としやすさ推定手法に関する検討

谷繁龍之介, 道満恵介, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2015年3月20日

Adaptive Reference Image Selection for Temporal Object Removal from Frontal In-vehicle Camera Image Sequences 国際会議

Toru Kotsuka, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2015 2015年3月14日

開催年月日： 2015年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Berlin

In recent years, image inpainting is widely used to remove undesired objects from an image. Especially, the removal of temporal objects, such as pedestrians and vehicles, in street-view databases such as Google Street View has many applications in Intelligent Transportation Systems (ITS). To remove temporal objects, Uchiyama et al. proposed a method that combined multiple image sequences captured along the same route. However, when spatial alignment inside an image group does not work well, the quality of the output image of this method is often affected. For example, large temporal objects existing in only one image create regions that do not correspond to other images in the group, and the image created from aligned images becomes distorted. One solution to this problem is to select adaptively the reference image containing only small temporal objects for spatial alignment. Therefore, this paper proposes a method to remove temporal objects by integration of multiple image sequences with an adaptive reference image selection mechanism.

DOI： 10.5220/0005357102330239

A Preliminary Study on Human Attribute Classification in Thermal Image

Brahmastro Kresnaraman, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2015 IEICE General Conference 2015年3月12日

誤検出傾向に着目した歩行者検出器の構築に関する予備的検討

鈴木悠暉, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2015年3月12日

現在と過去の列車前方映像間のフレーム対応付けに関する検討

向嶋宏記, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 鵜飼正人, 長峯望

電子情報通信学会総合大会 2015年3月12日

生成型学習法を用いた傘を差した歩行者の検出に関する検討

新保祐人, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2015年3月12日

Estimation of Human Orientation using Coaxial RGB-Depth Images 国際会議

Fumito Shinmura, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hironobu Fujiyoshi

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2015 2015年3月12日

開催年月日： 2015年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Berlin

Estimation of human orientation contributes to improving the accuracy of human behavior recognition. However,
estimation of human orientation is a challenging task because of the variable appearance of the human
body. The wide variety of poses, sizes and clothes combined with a complicated background degrades the
estimation accuracy. Therefore, we propose a method for estimating human orientation using coaxial RGBDepth
images. This paper proposes Depth Weighted Histogram of Oriented Gradients (DWHOG) feature
calculated from RGB and depth images. By using a depth image, the outline of a human body and the texture
of a background can be easily distinguished. In the proposed method, a region having a large depth gradient
is given a large weight. Therefore, features at the outline of the human body are enhanced, allowing robust
estimation even with complex backgrounds. In order to combine RGB and depth images, we utilize a newly
available single-chip RGB-ToF camera, which can capture both RGB and depth images taken along the same
optical axis. We experimentally confirmed that the proposed method can estimate human orientation robustly
to complex backgrounds, compared to a method using conventional HOG features.

DOI： 10.5220/0005305301130120

運転時のサブタスクが歩行者の見落としやすさに与える影響の検討

今枝祐綺, 谷繁龍之介, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2015年3月11日

傘と歩行者の位置関係を考慮した生成型学習法による傘差し歩行者検出

新保祐人, 出口大輔, 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 2015年3月9日

撮影角度による見えの違いに注目した料理写真の魅力度分析

髙橋和馬, 村瀬洋, 井手一郎, 出口大輔

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2015年3月9日

現在と過去の列車前方映像間のフレーム対応付けによる走行位置推定

向嶋宏記, 村瀬洋, 井手一郎, 出口大輔

電子情報通信学会東海支部卒業研究発表会 2015年3月9日

運転時のサブタスクを考慮した歩行者の見落としやすさ推定

今枝祐綺, 平山高嗣, 出口大輔, 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 2015年3月9日

Sakaiと連携した動画配信サービスの導入

後藤明史, 太田芳博, 中務孝広, 田上奈緒, 大平茂輝, 出口大輔, 森健策

Ja Sakai カンファレンス 2015年3月9日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：法政大学

名古屋大学では，2014 年度に導入した動画配信サービスにおいて動画視聴ユーザ認証機能として名古屋大学の認証基盤サービスを採用し，さらにNUCT（Sakai を用いたコース管理システム）と連携を行うことで，動画コンテンツ再生を学内者限定とする，あるいは，特定の講義履修者に限定して行なう機能を実現した．本発表ではこれらの機能について紹介するとともに，同システムの現状と課題について述べる．

誤検出傾向に基づく複数検出器の構築による様々な環境における歩行者検出

鈴木悠暉, 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) 2015年7月30日

Position Interpolation using Feature Point Scale for Decimeter Visual Localization 国際会議

David Robert Wong, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV2015) Workshops 2015年12月12日

開催年月日： 2015年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Santiago, Chile

Vehicle ego-localization is a critical task not only for in-car navigation systems, but also for emerging intelligent and autonomous vehicle technologies. Visual localization methods that determine current location by performing image matching against a pre-constructed database have an accuracy limited by the spatial distance between database images. In this paper we propose a method that uses the scale of feature points to interpolate the position of the query image between two database images. We show how this simple contribution offers an appreciable improvement in localization accuracy with an extremely minimal increase in processing time, especially when used in conjunction with image matching methods that already monitor feature scale. Our experiments showed an increase of up to 33\% in average localization accuracy when compared to a method without any interpolation.

Open Apereo 2015 Conference 参加報告

藤井聡一朗, 常盤祐司, 出口大輔, 梶田将司

教育学習支援情報システム研究会(CLE) 2015年12月6日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

Open Apereo 2015 Conferenceが2015年5月31日～6月3日に米国ボルチモアで開催された．本稿ではこのOpen Apereo Conferenceで得られたトピックスを報告する．まずカンファレンスで発表された105セッションを分類しApereoコミュニティが目指す方向性を整理する．次にApereo コミュニティの中心的なプロジェクトであるSakai11の方向性，Sakaiにいち早く実装されたLTI，日本Sakaiコミュニティから提案を行っている組織的なSakai翻訳，Sakai OSPの後継として位置づけられるeポートフォリオKarutaについて報告する．

列車前方映像を用いた時空間差分による障害物検出に関する検討

向嶋宏記, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 鵜飼正人, 長峯望, 中曽根隆太

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2015年12月3日

情報サービスの安定運用と迅速な障害対応を目的とした機器情報管理データベースの構築

川田良文, 出口大輔, 渥美紀寿, 加藤芳秀, 嶋田創, 荻野正雄, 小川泰弘, 大野誠寛, 服部昌祐, 山田一成

大学ICT推進協議会（AXIES） 2015年12月3日

開催年月日： 2015年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：ウインクあいち

名古屋大学情報連携統括本部では、学内向けに種々の情報サービスを提供している。昨今、サービスの多様化に伴って発生するシステムのトラブルの複雑化が大きな問題となっている。そこで、情報サービスに必要なリソースを可視化し、サービスの安定運用と迅速な障害対応を行う取り組みを行っている。昨年度は、機器情報管理データベースの構築に加え、機器情報とサービスを関連付ける機能の実装を行った。本発表では、機器情報管理データベースの機能と運用方法について報告する。

赤外線センサアレイを用いた温度と空間の絞り込みによる手振り動作検出

鳥山千智, 川西康友, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎, 川出雅人

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2015年12月3日

Detector Ensemble based on False Positive Mining for Pedestrian Detection 国際会議

Yuki Suzuki, Daisuke Deguchi, Yasutomo Kawanishi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR2015) 2015年11月6日

Generation of a video summary on a news topic based on SNS responses to news stories 国際会議

Kosuke Kato, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

Proc. 4th Int Workshop on Crowdsourcing for Multimedia (CrowdMM'15) in conjunction with ACMMM2015 2015年10月30日

料理写真における構図の魅力度推定へ向けた検討

髙橋和馬, 道満恵介, 川西康友, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

ルチメディア・仮想環境基礎研究会（MVE） 2015年10月8日

終端フリーDPを用いた列車前方映像の照合による走行位置推定に関する検討

向嶋宏記, 川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 鵜飼正人, 長峯望, 中曽根隆太

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2015年9月29日

傘と歩行者の位置関係を考慮した雨天時歩行者検出手法の検討

新保祐人, 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 2015年9月29日

他車による観測結果を用いた遠方人物検出国際会議

川西康友, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2015年9月16日

Tastes and textures estimation of foods based on the analysis of its ingredients list and image 国際会議

Hiroki Matsunaga, Keisuke Doman, Takatsugu Hirayama, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

1st International Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management 2015年9月8日

開催年月日： 2015年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Genova, Italy

Recently, the number of cooking recipes on the Web is increasing.
However, it is difficult to search them by tastes or textures although
they are actually important considering the nature of the contents.
Therefore, we propose a method for estimating the tastes and the
textures of a cooking recipe by analyzing them.
Concretely, the proposed method refers to an ingredients feature from
the ``ingredients list'' and image features from the ``food image'' in
a cooking recipe.
We confirmed the effectiveness of the proposed method through an
experiment.

車載カメラを用いた環境理解

出口大輔

東海支部若手セミナー「分散メディアのための情報通信と信号処理」 2015年9月3日

ownCloudを用いた全教職員向けファイル共有サービスの構築

松岡孝, 田島尚徳, 出口大輔, 森健策

大学ICT推進協議会（AXIES） 2014年12月12日

Single Camera Vehicle Localization Using SURF Scale and Dynamic Time Warping 国際会議

David Robert Wong, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2014 the IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2014) 2014年6月10日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Dearborn, Michigan, USA

Vehicle ego-localization is an essential process for many driver assistance and autonomous driving systems. The traditional solution of GPS localization is often unreliable in urban environments where tall buildings can cause shadowing of the satellite signal and multipath propagation. Typical visual feature based localization methods rely on calculation of the fundamental matrix which can be unstable when the baseline is small.
In this paper we propose a novel method which uses the scale of matched SURF image features and Dynamic Time Warping to perform stable localization. By comparing SURF feature scales between input images and a pre-constructed database, stable localization is achieved without the need to calculate the fundamental matrix. In addition, 3D information is added to the database feature points in order to perform lateral localization, and therefore lane recognition.
From experimental data captured from real traffic environments, we show how the proposed system can provide high localization accuracy relative to an image database, and can also perform lateral localization to recognize the vehicle's current lane.

Estimation of Traffic Sign Visibility Considering Local and Global Features in a Driving Environment 国際会議

Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Utsushi Sakai

2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2014) 2014年6月9日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Dearborn, Michigan, USA

This paper proposes a camera-based visibility estimation method for a traffic sign.
The visibility here indicates how a visual target is easy to be detected and recognized by a human driver (not a machine).
This research aims at realizing a nuisance-free driver assistance system which sorts out information depending on the visibility of a visual target, in order to prevent driver distraction.
Our previous study on estimating the visibility of a traffic sign considered only the effect of the local region around a target, assuming the situation that a driver's gaze is around it.
The proposed method integrates both the local features and global features in a driving environment without such an assumption.
The global features evaluate the positional relationships between traffic signs and the appearance around the fixation point of a driver's gaze, which considers the effect of the driver's entire field of view.
Experimental results showed the effectiveness of incorporating the global features for estimating the visibility of a traffic sign.

マイクロブログへの投稿に基づく政治家の立場推定

岩井宏道, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

人工知能学会全国大会 2014年5月12日

Estimation of the Representative Story Transition in a Chronological Semantic Structure of News Topics 国際会議

Kosuke Kato, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

4th International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR2014) 2014年4月4日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Glasgow University

It is important to track the flow of topics to thoroughly understand the contents. Accordingly, a method that structures the chronological semantic relations between news stories, namely a 'topic thread structure' has been proposed.It allows the comprehensive understanding of a topic by chronologically tracking stories one by one from the initial story. However, this task imposes a user to watch many stories when it contains various sub-topics. Thus, we propose method that estimates the representative story transition in a topic thread structure. In the proposed method, features obtained from a story and those from the topic thread structure are used for the estimation. We confirmed the effectiveness of the proposed method by comparing the results obtained from the proposed method to the ground truth obtained from votes in a subjective experiment. However, this task imposes a user to watch many stories when it contains various sub-topics. Thus, we propose method that estimates the representative story transition in a topic thread structure. In the proposed method, features obtained from a story and those from the topic thread structure are used for the estimation. We confirmed the effectiveness of the proposed method by comparing the results obtained from the proposed method to the ground truth obtained from votes in a subjective experiment

前方車載カメラ映像中の移動物体除去に関する予備的検討

小塚亨, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

テレビ会議における視線一致のための目領域画像合成に関する予備的検討

井上卓弥, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

低解像度LIDARを用いた歩行者検出に関する予備検討

市川善規, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 酒井映, 三澤秀明

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

動作領域を考慮した赤外線センサアレイによるジェスチャ検出に関する検討

鳥山千智, 細野峻司, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

車両パーツ検出に基づく車載カメラ画像中の車両台数推定に関する予備検討

新村文郷, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2014年3月20日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：新潟大学

自車の周囲を走行する他車の台数を把握することは，周囲の道路状況を理解する上で非常に重要である．そこで我々は，車載カメラにより撮影された画像中の車両台数を推定する手法を提案する．
車両台数の推定方法として，画像中の個々の車両を検出し，その検出数を数える方法がある．しかし，道路の混雑によっては車両の大部分が隠れ，精度良く車両を検出することが困難になる．一方，車両の一部が隠れていたとしても，窓やタイヤといった車の一部のパーツは検出可能である．そこで，車の各パーツを検出し、その結果に基づいて車両台数を推定する．
発表では，パーツ検出に基づく車両台数推定手法について予備検討を行った結果について報告する．

ヒューマンクラウドセンシングの実現可能性検討

島田敬士, 出口大輔, 近藤一晃, 舩冨卓哉

電子情報通信学会総合大会 2014年3月18日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：新潟大学

実世界の今の状況を検索する新たなサービスモデル「ヒューマンクラウドセンシング」の提案する.ヒューマンクラウドセンシング（Human Cloud Sensing,以下HCS）は,スマートフォンを活用したユーザ参加型の実世界情報検索サービスであり,環境設置センサを利用して実世界を観察・理解する代わりに,ユーザを実世界を観察・理解するヒューマンセンサと見立てることで,従来の画像処理やパターン認識技術だけでは困難であった状況認識能力をユーザに委ねて実世界の情報を収集する.発表では,HCSの概要とその実現可能性の検討結果について報告する.

位置情報を用いた走行環境適応による車載カメラ画像からの歩行者検出の高精度化

鈴尾大地, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 石田皓之, 小島祥子

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年3月13日

開催年月日： 2014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

近年,車載カメラ画像から歩行者を検出する技術が注目されている. 一般に,車載カメラ画像に含まれる走行環境は多様に変化するため,特定の走行環境を対象とするような従来の研究では高精度に歩行者を検出することが困難であった.そこで本研究では,走行環境に適応することにより高精度な歩行者検出を行う手法を提案する.これは,多様に変化する走行環境に対して複数の識別器を構築し,これを切り替えながら検出に利用する手法である.そのために,車載カメラ画像系列を画像特徴のクラスタリングにより複数の走行環境に分類し,各環境を走行場所および進行方向と関連付ける.そして,各走行環境に応じた識別器を構築し,検出に利用する.提案手法の有効性を確認するため,実画像に対して環境適応型の歩行者検出を適用し,精度評価を行った.その結果,提案手法の検出精度は環境適応を行わない手法と比べて向上し,その有効性を確認した.

高精度な道路標識検出器構築のための重み付き投票型Co-training手法の提案

児島勇司, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年3月13日

開催年月日： 2014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

近年，運転支援を目的として，車載カメラ映像から道路標識を検出・認識する研究が広く行われている．
しかし，安定して高い検出性能が得られる道路標識検出器の構築には，設置位置や経年劣化，照明の変動などの多様な見えの変化をバランス良く含んだ大量の道路標識画像を学習サンプルとして用意し，これらを用いて道路標識検出器を構築する必要がある．

提案手法では，Co-training手法に重み付き投票によるラベル付与方法を導入することにより，学習サンプルの効率的な収集を実現する．
これにより，有効な識別器を適切に選択しながら，車載カメラ映像中から学習サンプルを自動的に収集する．
そして，収集した多様な学習サンプルを用いて道路標識検出器を構築することにより，道路標識の検出精度向上を目指す．

評価実験では，提案手法によりF値が0.628の初期検出器から最大でF値が0.841の道路標識検出器が構築可能であることを確認した．

名古屋大学におけるSakaiの利用状況およびリーディング大学院の活用事例の紹介

中務孝広, 太田芳博, 田上奈緒, 大平茂輝, 後藤明史, 出口大輔, 森健策

Ja Sakai カンファレンス 2014年3月10日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

名古屋大学では，2010年度からSakaiによるNUCT（Nagoya University Collaboration and course Tools）を，講義における利用を主たる目的として全学向けに運用してきた．本稿では，Sakaiにおける利用状況等について報告するとともに，博士課程教育リーディングプログラムにおける教育学習支援システムとして，Sakaiを利活用した事例について紹介する．

SNSを用いた映像構造化のためのニュースストーリとWeb ニュース記事の対応付け手法

加藤光佑, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2014年3月7日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：別府コンベンションセンタ

ニュース映像は社会に関する資料的な価値が高く，アーカイビングが重要視されている．アーカイブされ
たニュース映像を資料として活用する場合，話題の内容を総合的に理解することが重要である．そのために，大量の
ニュース映像を効率的に閲覧する技術が求められている．一方，近年ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）が
爆発的に普及している．SNS 利用者は自分の意見や興味・関心がある情報の受発信を主な利用目的としている．
そこで我々は，SNS 利用者の反応に基づいたニュース映像の構造化を目指すことにした．本稿ではその基礎技術とし
て，ニュースストーリとWeb ニュース記事の対応付け手法について報告する．

顔の部分領域別動き照合によるニュース映像からの同一場面検出

熊谷はるか, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2014年3月7日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：別府国際コンベンションセンタ

本稿では，同一場面，つまり，同一のイベントを異なる視点で撮影した同一場面をニュース映像から検出する手法の改良について報告する．従来，我々は，音声特徴と画像特徴を組み合わせた同一場面検出手法を提案してきた．しかし，音声特徴は話者と音声が一致する同一場面しか検出できないため，画像特徴のさらなる精度向上が課題であった．具体的には，従来手法では，異なる顔部品に属する特徴点軌跡が誤って対応付き，誤検出が起こるという問題があった．そこで顔領域を照合する際に，縦に3分割した部分領域同士を照合する改良方法を提案する．部分領域同士を照合することにより，各部分領域に含まれる顔部品同士を照合することができるため，照合精度の向上が期待できる．実際に放送されたニュース映像で同一場面検出実験を行い，提案手法の有効性を確認した．

料理レシピに対するコメントを教師信号とした学習による料理レシピの味推定に向けた検討

松長大樹, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2014年3月6日

空間的な人数分布推定のための記憶型回帰の検討

田渕義宗, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 黒住隆行, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年2月13日

開催年月日： 2014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18号館

カメラを用いた群集解析は公共の安全やマーケティングなどに需要がある．群集解析の中でも，我々は小領域毎の人数を求める空間的な人数分布推定を検討する．しかし，カメラから離れた場所では人物間の遮蔽が発生するので，空間的な人数分布を正しく推定することは困難である．そこで我々は，複数視点のカメラから撮影された画像を用いて記憶型回帰により人数分布を推定する手法を提案する．本手法は，人数分布と群集の見えの対応表を用いるものであり，群集の見えは遮蔽を含んでいるため，遮蔽に頑健な人数分布推定手法が実現される．評価実験において，提案手法の人数分布推定精度を評価した．

ヒューマンクラウドセンシングの提案

島田敬士, 出口大輔, 近藤一晃, 舩冨卓哉

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年2月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡大学

本稿では，ユーザを実世界の状況・情景に関する情報を収集するヒューマンセンサと見立て，実世界の「今」の情報を検索する新たなサービスモデル「ヒューマンクラウドセンシング」を提案する．実世界の状況理解処理すべてをカメラなどの物理センサと認識処理技術を使って行う代わりに，ユーザを状況理解の系に巻き込むことでより効果的な情報検索サービスの実現を目指している．

スマートフォンを用いた混雑状況調査におけるヒューマンセンサの負荷測定

出口大輔, 近藤一晃, 舩冨卓哉, 島田敬士

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年2月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡大学

本稿では，ヒューマンクラウドセンシングによる実世界の「今」の情報の検索を目指し，その予備調査として行ったヒューマンセンサの負荷測定結果を報告する．実験の結果，項目選択もしくは写真を情報モダリティとして採用することの妥当性を確認した．

スマートフォンを用いた混雑状況伝達におけるモダリティと情報量の影響

近藤一晃, 舩冨卓哉, 島田敬士, 出口大輔

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年2月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡大学

本稿ではHCSモデルにおける伝達モダリティや状況データの提示量と「状況の分かりやすさ」との関係について調査した結果を報告する．種々の「状況データ」を被験者に提示してアンケート調査を行ったところ，写真を用いることで状況の分かりやすさが大きく増すこと，写真とテキストの組み合わせが最もよい伝達モダリティであること，提示する状況データ数の増加とともに多く人が同等の理解度となること，などが明らかとなった．

Can a Human be a Sensor? 国際会議

Atsushi Shimada, Daisuke Deguchi, Kazuaki Kondo, Takuya Funatomi

20th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2014) 2014年2月5日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Okinawa National College of Technology

This paper discusses a novel sensing strategy to retrieve real-world information. Instead of using sensor devices such as cameras, microphones and so on, the proposed approach involves people in real-world sensing to acquire requested information as accurately and quickly as possible. We call the proposed sensing strategy as Human Cloud Sensing (HCS)". In this paper, we introduce the concept of HCS and report some experimental results which were conducted to investigate the feasibility of "Can a human be a sensor?"."

Environment adaptive pedestrian detection using in-vehicle camera and GPS 国際会議

Daichi Suzuo, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Hiroyuki Ishida, Yoshiko Kojima

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2014 2014年1月7日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Lisbon

In recent years, accurate pedestrian detection from in-vehicle camera images is focused to develop a safety driving assistance system. Currently, successful methods are based on statistical learning. However, in such methods, it is necessary to prepare a large amount of training images. Thus, the decrease in the number of training images degrades the detection accuracy. That is, in driving environments with few or no training images, it is difficult to detect pedestrians accurately. Therefore, we propose an approach that collects training images automatically to build classifiers for various driving environments. This is expected to realize highly accurate pedestrian detection by using an appropriate classifier corresponding to the current location. The proposed method consists of three steps; Classification of driving scenes, collection of non-pedestrian images and training of classifiers for each scene class, and associating a scene-class-specific classifier with GPS location information. Through experiments, we confirmed the effectiveness of the method compared to baseline methods.

DOI： 10.5220/0004677003540361

Exemplar-Based Human Body Super-Resolution for Surveillance Camera Systems 国際会議

Kento Nishibori, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2014 2014年1月6日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Lisbon

In this paper, we propose an exemplar-based super-resolution method applied to a human body in a surveillance video. Since persons are usually captured as low-resolution images by a video surveillance system, it is sometimes necessary to perform detection and identification of persons from not only a human face but also from the human body appearance. The super-resolution for a human body image is difficult because the appearances of person images vary according to the color of clothing and the posture of persons. Thus, we focus on the high-frequency components that could restore the lost high-frequency components of the low-resolution image regardless to the variation of the clothing. Therefore, the purpose of the work presented in this paper is to apply the exemplar-based super-resolution using high-frequency components for a low-resolution human body image to generate a high-resolution human body image so that both computer systems and humans can identify persons more accurately. As a result of experiments, we confirmed the effectiveness of the proposed super-resolution method.

DOI： 10.5220/0004686101150121

Sakaiにおけるi18nとl10n ～現状と課題～

出口大輔

大学ICT推進協議会（AXIES） 2014年12月11日

名古屋大学における情報サービスの運用改善を目的としたシステムトラブル対応DBの構築

瀬川午直, 出口大輔, 渥美紀寿, 加藤芳秀, 嶋田創, 荻野正雄, 小川泰弘, 大野誠寛, 川田良文, 山田一成

大学ICT推進協議会（AXIES） 2014年12月12日

車両部位検出を利用した回帰による車両台数推定

新村文郷, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

画像センシングシンポジウム(SSII) 2014年6月13日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：パシフィコ横浜アネックスホール

安全運転支援において，周囲の道路状況を理解することは重要である．自車周囲を走行する他車両の台数の把握は，道路状況の理解に役立つ重要な情報と考えられる．本発表では，車載カメラ画像中から車両の台数を推定するため，車両部位検出を利用した回帰による車両台数推定手法を提案する．車両を検出して台数を数える手法では，車両のオクルージョンにより検出精度が低下する問題がある．この問題を回避するため，提案手法では車両部位を検出して台数を数えるアプローチを用いる．車両の部位数から台数を推定する場合，車両の台数と部位数の関係は複雑であり，部位数から車両台数を一意に求めることは難しい．そこで，回帰を導入することにより，推定誤差の低減を図る．提案手法の有効性を確認するため，実環境で撮影した車載カメラ画像に対して提案手法を適用して車両台数を推定し，推定精度を評価した．評価の結果，提案手法は平均絶対誤差1.11 台の精度で車両台数を推定可能なことを確認した．

料理画像及び素材一覧に基づく料理の味推定に関する検討

松長大樹, 道満恵介, 平山高嗣, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

データ工学研究会(DE) 2014年9月11日

赤外線センサアレイを用いた手振り動作検出に関する予備的検討

鳥山千智, 細野峻司, 高橋友和, 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 2014年9月8日

テレビ会議における目領域画像合成型視線一致方式に有効なカメラ配置の検討

井上卓弥, 高橋友和, 平山高嗣, 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 2014年9月8日

低解像度LIDARを用いた歩行者検出のための特徴量に関する検討

市川善規, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 三澤秀明, 酒井映

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2014年9月8日

Vision-based Vehicle Localization using a Visual Street Map with Embedded SURF Scale 国際会議

David Robert Wong, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Computer Vision in Vehicle Technology with Special Session on Micro Aerial Vehicles (CVVT2014) 2014年9月6日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Zurich, Switzerland

Accurate vehicle positioning is important not only for in-car navigation systems but is also a requirement for emerging autonomous driving methods. Consumer level GPS are inaccurate in a number of driving environments such as in tunnels or areas where tall buildings cause satellite shadowing. Current vision-based methods typically rely on the integration of multiple sensors or fundamental matrix calculation which can be unstable when the baseline is small.

In this paper we present a novel visual localization method which uses a visual street map and extracted SURF image features. By monitoring the difference in scale of features matched between input images and the visual street map within a Dynamic Time Warping framework, stable localization in the direction of motion is achieved without calculation of the fundamental or essential matrices.

We present the system performance in real traffic environments. By comparing localization results with a high accuracy GPS ground truth, we demonstrate that accurate vehicle positioning is achieved.

TransifexによるSakai 翻訳環境の設定

出口大輔

Ja Sakai アンカンファレンス 2014年9月4日

RGB-D情報を同時取得可能な単一撮像素子を用いた人物向きの推定に関する予備的検討

新村文郷, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 藤吉弘亘

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年9月2日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：筑波大学

カラー画像と距離画像を同時取得可能な単一撮像素子のセンサを利用し，画像中の人物が向く方向を推定する手法に関する予備的検討の結果について報告する．従来のステレオカメラや距離センサでは，カラー画像と距離画像を画素単位でずれることなく同時に取得することはできなかった．しかし，新たな撮像素子により取得が可能になり，カラー情報と距離情報を画素単位で組み合わせた特徴量が利用可能になったため，本発表では色と距離の特徴を利用した人物向きの推定手法を提案する．

Spatial People Density Estimation from Multiple Viewpoints by Memory Based Regression 国際会議

Yoshimune Tabuchi, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Takayuki Kurozumi, Kunio Kashino

22nd IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR2014) 2014年8月27日

開催年月日： 2014年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Stockholm, Sweden

Crowd analysis using cameras has attracted much attention for public safety and marketing. Among techniques of the crowd analysis, we focus on spatial people density estimation which estimates the number of people for each small area in a floor region. However, spatial people density cannot be estimated accurately for an area far from the camera because of the occlusion by people in a closer area. Therefore, we propose a method using a memory based regression method with images captured from cameras from multiple viewpoints. This method is realized by looking up a table that consists of correspondences between people density maps and crowd appearances. Since the crowd appearances include situations where various occlusions occur, an estimation robust to occlusion should be realized. In an experiment, we examined the effectiveness of the proposed method.

視覚特性を考慮した歩行者の見落としやすさ推定に関する検討

谷繁龍之介, 道満恵介, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2014年7月31日

複数視点から撮影された人物の手荷物所持判定

浅井康博, 西堀研人, 高橋友和, 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) 2014年7月30日

拡張Census Transformを用いた道路面経時差分による車載カメラ映像からの障害物検出

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2014年7月29日

車両部位の検出数と検出信頼度を利用した回帰による車両台数推定

新村文郷, 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) 2014年7月29日

温度と空間に関する局所鋭敏性ヒストグラムを用いた人体追跡

細野峻司, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎, 川出雅人

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2014年7月29日

適応的な基準画像選択に基づく複数の前方車載カメラ映像を用いた移動物体の除去

小塚亨, 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) 2014年7月29日

複数ニュース映像要約のためのSNS利用者の反応に基づいたニュースストーリ系列の選択

加藤光佑, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2014年10月9日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：洞爺湖文化センター

ニュース映像は社会に関する資料的な価値が高く，アーカイビングが重要視されている．アーカイブされたニュース映像を資料として活用する場合，話題の流れを追跡し，内容を総合的に理解することが重要である．それに関し，強く関連するニュースストーリを時系列に連鎖した構造（トピックスレッド構造）を抽出する手法が提案されている．トピックスレッド構造では，起点となるストーリから関連するストーリを辿ってその顛末を知ることができる．しかし，多様なトピックのストーリが含まれる場合，利用者はトピックスレッド構造中のストーリを逐一視聴する必要があり，負荷が高い．一方，近年ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）が爆発的に普及している．SNS 利用者は自分の意見や興味・関心がある情報の受発信を主な利用目的としている．そこで，我々は視聴者視点で映像を編集することをと考え，SNS 利用者の反応に基づいた複数ニュース映像要約を目指すことにした．本報告ではその基礎技術として，要約に用いるニュースストーリ系列の選択手法について紹介する．

Scene duplicate detection from news videos using image-audio matching focusing on human faces 国際会議

Haruka Kumagai, Keisuke Doman, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

16th IEEE International Symposium on Multimedia (ISM2014) 2014年12月10日

検出しやすくボケにロバストな符号化マーカの提案

小堀訓成, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

画像工学研究会 (IE) 2014年12月4日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：大阪大学中之島センター

本報告では，自由なマーカ配置の実現と遠方でボケたマーカの認識精度向上を目的とし，QRコードに代わる新たなマーカを提案する．提案手法では，マーカまでの距離や位置に依存しないマーカ検出を実現するために，SIFTのスケールスペース処理を利用する．そして，色頻度情報を用いてマーカの特徴量を表現し，拡散符号と独立成分分析を用いた符号化を行なう．これにより，遠方で低解像度なマーカに対してもロバストに認識することを可能にする．提案マーカの有効性を実験により評価した結果，復号成功率が13%向上した．

Event detection based on twitter enthusiasm degree for generating a sports highlight video 国際会議

道満恵介, 富田大志, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

ACM International Multimedia Conference (ACM-MM) 2014年11月5日

Human Tracking using a Far-Infrared Sensor Array and a Thermo-Spatial Sensitive Histogram 国際会議

細野峻司, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 相澤知禎, 川出雅人

2nd Workshop on User-Centred Computer Vision 2014年11月1日

Open Apereo 2014 Conference 参加報告

常盤祐司, 藤井聡一朗, 宮崎誠, 出口大輔, 平岡斉士, 梶田将司

教育学習支援情報システム研究会(CLE) 2014年10月24日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東北大学川内キャンパス

Open Apereo 2014 Conference が2014 年6 月1 日～6 月4 日に米国マイアミで開催された．本稿ではこのOpen Apereo Conference で得られたトピックスを報告する．まずカンファレンスで発表された125 セッションを分類しApereo コミュニティが目指す方向性を整理する．次にリリースアップとともにSakai10 に名称を変更したSakai，日本Sakai コミュニティから提案を行っている組織的なSakai CLE 翻訳，Sakai OSP の後継として位置づけられるe ポートフォリオ共同開発プロジェクト，コミュニティによるソフトウェア開発，およびSakai11 の方向性について報告する．

テレビ会議における対話者間の視線一致のための目領域変換手法に関する検討

井上卓弥, 高橋友和, 平山高嗣, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 黒住隆行, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年10月10日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：幕張メッセ国際会議場

近年，ウェブカメラなどの普及により，映像を用いた遠隔コミュニケーションが手軽に行なえるようになっ
てきた．一般にカメラはディスプレイの外部に設置されているが，ユーザはディスプレイに映った相手を見ながら対
話するため，対話者間の視線が一致しない問題が発生する．本報告では，ディスプレイの上部に設置されたテレビ会
議用カメラから得られた視線不一致画像を視線が一致するように画像処理により変換する手法を提案する．提案手法
では，ディスプレイ上の対話相手の目を注視している画像とカメラを注視している画像を事前に撮影し，それらを用
いて視線不一致画像の目領域のみを変換することで視線が一致した画像を生成する．

Prediction of Driver's Pedestrian Detectability by Image Processing Adaptive to Visual Fields of View 国際会議

Ryunosuke Tanishige, Daisuke Deguchi, Keisuke Doman, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2014 IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2014) 2014年10月10日

低解像度LIDARを用いた歩行者検出のための特徴量に関する検討

市川善規, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 三澤秀明, 酒井映

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年10月9日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：幕張メッセ国際会議場

近年，車両の周囲環境を認識するためのセンサとしてLIDAR（LIght Detection And Ranging）が注目されており，前方車両への衝突回避等を実現するシステムの実用化が進んでいる．また，このようなLIDARを歩行者検出に利用しようという試みもいくつかなされている．しかしながら，従来研究の多くは高解像度なLIDARを前提として歩行者検出が行われており，高解像度LIDARは高価なことから一般車両への搭載が難しいという問題が存在する．そのため，より安価な低解像度LIDARを用いた歩行者検出への期待が高まっている．そこで本報告では，低解像度LIDARを用いた歩行者検出の実現を目指し，低解像度LIDARに対応可能な特徴量の検討を行ったので報告する．実環境で収集したデータを用いた実験の結果，提案する特徴量を複数組み合わせることで高精度な歩行者検出が可能であることを確認した．

前方車載カメラ映像中の移動物体除去のための基準画像選択に関する検討

小塚亨, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2014年10月9日

開催年月日： 2014年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：幕張メッセ国際会議場

近年，市街地を撮影した画像とその位置情報を対応付けた市街地画像データベースへの需要が高まっている．この市街地画像データベースを各種サービスで利用する場合，画像中に人や自動車等の移動物体が多数映り込む可能性が高く，プライバシーの観点から大きな問題となっている．このような問題の解決を目指し，本報告では同一経路から得られた複数の前方車載カメラ画像系列を統合することにより，画像中の移動物体を除去する手法を提案する．複数の画像系列を統合して利用するためには，ある画像を基準として他の画像を位置合わせする必要がある．このとき，一方の画像のみに存在する移動物体領域は，他方の画像と正しく位置合わせすることができない．そのため，移動物体領域の位置合わせは，その周囲の位置合わせ結果を用いて推定する必要がある．しかし，移動物体領域が非常に大きい場合は，この推定を適切に行えないため，大きな移動物体を含む画像を基準とした場合は，移動物体除去後の画質が大きく劣化する．この問題に対し，提案手法では位置合わせの際の対応付けの正確さを利用した基準画像選択を導入し，更に背景らしい領域のみを候補として統合を行う．実験の結果，従来手法と同等の移動物体除去の性能を実現しつつ，画質劣化の軽減も可能であることを確認した．

Open Apereo 2013 Conference 参加報告

常盤祐司, 宮崎誠, 出口大輔, 平岡斉士, 梶田将司

教育学習支援情報システム研究会(CLE) 2013年12月15日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：琉球大学

Open Apereo 2013 Conference が2013 年6 月2 日～6 月7 日に米国サンディエゴで開催された．本稿では今年度のOpen Apereo Conference でのトピックスを報告する．まずカンファレンスで発表された138 セッションを分類しApereo コミュニティが目指す方向性を整理する．次に日本Sakai コミュニティから提案を行った組織的なSakai CLE 翻訳，グローバルレベルでの共同開発プロジェクト，Apereo コミュニティにおけるe ポートフォリオの現状，および今回のカンファレンスで採用されたカンファレンス支援システムについて報告する．

複数フレーム型と学習型の組み合わせによる低解像度顔画像の超解像

吉田智成, 高橋友和, 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) 2013年3月7日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：静岡大学浜松キャンパス

監視カメラ映像中の顔画像認識において，顔領域が低解像度であることは認識精度の低下を招く．この問題に対して我々は，顔向きの変化を利用した複数フレーム型超解像手法を提案してきた．しかし，複数フレーム型超解像には，画像が低解像度になるにつれ，必要な高周波成分を復元することが困難になるという問題がある．そこで本発表では，複数フレーム型超解像と学習型超解像を組み込み合わせた手法を提案する．学習型超解像は，大量の顔画像から高解像度化に必要な顔の知識を学習し，それを用いて低解像度画像から高解像度画像を生成する技術である．これにより，複数フレーム型超解像では復元しきれなかった高周波成分の復元を図る．実際に撮影した動画像を用いた実験の結果から提案手法の有効性を確認した．

大規模被験者実験による雨天時の信号機の視認性推定手法の有効性調査

佐藤竜平, 道満恵介, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 二反田直己

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2013年3月7日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：静岡大学浜松キャンパス

これまでに我々は，車載カメラを利用して，運転手から見た雨天時の信号機の視認性を推定する手法を提案してきた．具体的には，晴天時の信号機の視認性推定に用いられている画像特徴のコントラスト，および雨天時の視認性に大きな影響を与えるフロントガラス上の雨滴に関する特徴を用い，これらの回帰により信号機の視認性を推定する．従来は，被験者11 人による1,624 回の対比較実験により29 枚の車載カメラ画像の視認性を求め，それらのデータセットを用いて手法の評価を行った．しかし，多様に変化する道路環境を網羅したデータセットではなかった．そこで本発表では，従来の報告に比べて多様な状況を含む大規模なデータセットを構築し，手法の有効性を調査した結果を報告する．具体的には，被験者46 人による19,800 回の対比較実験によって100 枚の車載カメラ画像に対する視認性を求めた．そしてこのデータセットを用いた実験の結果，雨滴に関する特徴を用いることで，様々な状況において高精度に雨天時の信号機の視認性を推定できることを確認した．

反復式生成型学習法を用いた歩行者検出

吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 町田貴史, 小島祥子

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2013年3月7日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：静岡大学浜松キャンパス

近年，車載カメラで撮影された画像から歩行者を検出する技術に関する研究が注目されている．画像中の歩行者の見えを特徴として用いる従来の検出手法では，多様な環境下で撮影された大量の学習用画像を事前に人手で収集し，それらを用いて検出器を構築する必要があった．この問題を解決するために，本発表では検出に有効な歩行者画像を反復的に生成する\反復式生成型学習法を提案する．本手法では，まず少数の歩行者画像を用いて形状やテクスチャ，背景の生成モデルを構築する．次に，実際の歩行者画像から誤検出しやすい歩行者の生成パラメータを求め，その近傍で多数の学習用歩行者画像を生成する．実験の結果，従来手法と比べて検出精度は大きく向上し，提案手法の有効性を確認した．"

Detection of Biased Broadcast Sports Video Highlights by Attribute-Based Tweets Analysis 国際会議

Takashi Kobayashi, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Lecture Note in Computer Science 2013年1月9日

開催年月日： 2013年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：黄山柏瑞酒店（中華人民共和国安徽省黄山市）

We propose a method for detecting biased-highlights in a broadcast sports video according to viewers’ attributes obtained from a large number of tweets. Recently, Twitter is widely used to make real-time play-by-play comments on TV programs, especially on sports games. This trend enables us to effectively acquire the viewers’ interests in a large mass. In order to make use of such tweets for highlight detection in broadcast sports video, the proposed method first performs an attribute analysis on the set of tweets issued by each user to classify which team he/she supports. It then detects biased-highlights by referring to the number of tweets made by viewers with a specific attribute.

DOI： 10.1007/978-3-642-35728-2_35

A Study of Gaze Estimation Using Head and Body Pose Information 国際会議

Nobuhiro Funatsu, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) 2013 2013年1月8日

開催年月日： 2013年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Nagoya University

Gaze estimation from an image is an important technique for tasks such as driver monitoring and measuring of advertising effectiveness. For this, most existing methods require a high quality image of eyes. However, It is difficult to obtain the eye images when eye occlusion occurs due to sunglasses or face rotation. Another approach approximates head directions to gaze directions. However, the gaze direction is affected not only by the head direction but also by the body direction. Thus, we are studying a method that estimates the gaze direction accurately using information on both head and body pose directions. Experimental result showed that the proposed method could estimate gaze directions more accurately than by using the information on only head directions.

Automatic Construction of Traffic Sign Detector Based on Simultaneous Gathering of Training Samples

Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT) 2013 2013年1月7日

開催年月日： 2013年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Nagoya University, Japan

This paper proposes a method for automatic construction of traffic sign detector based on simultaneous gathering of training samples from in-vehicle camera image sequences. Most existing methods for object detection based on AdaBoost classifier require various training samples for constructing an accurate detector. In the case of traffic sign detection, traffic sign images having various appearances should be prepared as positives before constructing the detector to achieve accurate traffic sign detection from in-vehicle camera images. In addition to the traffic sign images, various background images should also be prepared as negatives to reduce false alarms. However, since they are prepared manually by specifying their clipping rectangles in in-vehicle camera images, their preparation cost is quite expensive. To solve this problem, our group has proposed a method for obtaining positive and negative training samples automatically from in-vehicle camera image sequences. By extending our previous work, this paper presents a method of automatic construction of traffic sign detector that uses the state-of-the-art image features and Ada-Boost classifier. We conducted experiments with in-vehicle camera images containing traffic signs with various backgrounds. Experimental results showed the effectiveness of the proposed method.

手荷物の種類と向きを考慮した人物画像からの手荷物の所持判定に関する検討

浅井康博, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2013年12月13日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：三重大学

近年，公共空間への監視カメラの設置が進められている．捜査などで監視カメラ映像を利用するにあたり，膨大な映像中から対象の人物を探す作業が必要となる．しかし，人手によるこれらの作業は膨大な時間と労力を要するため，画像処理により人物検索を支援する技術が求められている．そこで我々は人物画像から手荷物所持の有無を判定することにより人物絞り込みの支援を行なうことを目的としている．本報告では向きと種類を考慮した手荷物の所持判定手法を提案する．手荷物の向きを考慮するだけでなく，手荷物の種類によって有効な特徴量が異なることを利用して判定精度の向上を実現した．また，実際の監視カメラ映像の利用を想定し，実画像としてiLIDS データセットを利用して判定精度の検証を行った．

料理レシピの記述に従った家庭内調理映像の要約

林泰宏, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2013年3月11日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：福岡工業大学

近年，Web上で個人が公開する料理レシピが増えている．しかし，これらの料理レシピは，文章と数枚の画像のみで構成されており，具体的な調理動作を把握しにくかったり，調理手順全体の流れを把握しにくいことがある．そこで，個人が調理過程を撮影した映像（家庭内調理映像）を付与することで，料理レシピを視覚的に理解しやすい形で公開できることが望ましい．しかし，家庭内調理映像は未編集でカメラワークがない映像であるため，長時間であり，かつ細かい操作が見にくい．そのため，家庭内調理映像に含まれる時間的冗長性と空間的冗長性の両方を除去する必要がある．
本報告では，これらのうち，家庭内調理映像の時間的冗長性の除去を目的とした映像要約手法を提案する．提案手法では，対応する料理レシピの記述を利用し，調理操作の種類に基づいて重要な映像区間を抽出する．また，被験者実験により要約規則が妥当であることを確認した．

低解像度人体画像の学習型超解像に関する検討

西堀研人, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2013年9月3日

TransifexによるSakai CLE 翻訳

出口大輔

Ja Sakai アンカンファレンス 2013年8月21日

低解像度人体画像の学習型超解像に関する検討

西堀研人, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

第16回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2013)論文集 2013年7月31日

エピポーラ幾何に基づく画像間距離を用いた車載カメラ映像データベース探索による自車位置推定

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2013年7月30日

人物の向きを考慮した人物画像からの手荷物の所持判定に関する検討

浅井康博, 高橋友和, 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) 2013年7月1日

赤外線センサアレイにおけるセンサの空間的な特性を利用した複数点熱源の位置推定

細野峻司, 高橋友和, 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) 2013年7月1日

Automatic Pedestrian Segmentation Using Grab-cut and Active Shape Model Feedback

Esmaeil Pourjam, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

16th Meeting on Image Recognition & Understanding (MIRU2013) 2013年7月

Pedestrian Detection by Scene Dependent Classifiers with Generative Learning 国際会議

Hidefumi Yoshida, Daichi Suzuo, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Takashi Machida, Yoshiko Kojima

2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2013) 2013年6月25日

開催年月日： 2013年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Gold Coast, Australia

Recently, pedestrian detection from in-vehicle camera images is becoming an crucial technology for Intelligent Transportation Systems (ITS). However, it is difficult to detect pedestrians accurately in various scenes by obtaining training samples. To tackle this problem, we propose a method to construct scene dependent classifiers to improve the accuracy of pedestrian detection. The proposed method selects an appropriate classifier based on the scene information that is a category of appearance associated with location information. To construct scene dependent classifiers, the proposed method introduces generative learning for synthesizing scene dependent training samples. Experimental results showed that the detection accuracy of the proposed method outperformed the comparative method, and we confirmed that scene dependent classifiers improved the accuracy of pedestrian detection.

車載カメラを用いた周囲環境認識

出口大輔, 道満恵介, 井手一郎, 村瀬洋

自動車技術会中部支部研究発表会 2013年6月10日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋国際会議場

本発表では，車載カメラを用いた周囲環境認識の高度化を目的とし，車載カメラ映像から多様な学習サンプルを自動的に収集し，高精度な物体検出器を構築する技術に関して報告する．具体的には標識検出器を題材として用い，車載カメラ映像から標識検出器の構築に必要な標識画像（ポジティブサンプル）と背景画像（ネガティブサンプル）を同時に集める技術を紹介する．実際の車載カメラ映像を用いた実験の結果，高精度な標識検出器をわずかな手作業で構築できることを確認した．

Segmentation of Human Instances Using Grab-cut and Active Shape Model Feedback 国際会議

Esmaeil Pourjam, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA) 2013 2013年5月21日

視体積交差法を用いた複数カメラからの人数推定に関する検討

田渕義宗, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 泉谷知範, 柏野邦夫

電子情報通信学会総合大会 2013年3月22日

歩行者の見つけやすさ推定の個人適応に関する予備的検討

谷繁龍之介, 道満恵介, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 二反田直己

電子情報通信学会総合大会 2013年3月21日

監視カメラによる人物画像からの手荷物認識に関する検討

浅井康博, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2013年3月20日

赤外線センサアレイを用いた複数点熱源の位置推定に関する検討

細野峻司, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 井尻善久

電子情報通信学会総合大会 2013年3月20日

頭部姿勢を考慮した視線方向推定に関する検討

船津暢宏, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2013年3月14日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：電気通信大学

近年，カメラを用いて人物の視線方向を推定する技術が注目されている．しかし，実環境下で得られる人物画像は，低解像度であるほか，遮蔽や照明変化などを含むことが多く，高品質な目領域画像を必要とする従来手法の適用は難しい．そこで本研究では，体に対する顔の向きと顔の動きから視線方向を推定する手法を提案する．提案手法では，まず人物動画像から姿勢情報を推定し，その結果に基づいて視線方向の尤度関数を計算する．そして，尤度が最大となる視線方向を推定結果として出力する．評価実験において，提案手法と従来手法の視線推定誤差を比較することにより，提案手法の有効性を確認した．

車載カメラとGPSを組み合わせた走行環境適応型歩行者検出器に関する検討

鈴尾大地, 吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 町田貴史, 小島祥子

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2013年3月14日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：電気通信大学

近年,車載カメラ画像から歩行者を検出する研究が注目されている. しかし,時刻や天候,季節,走行場所などの環境要因によって歩行者の見えは大きく変動する.そのため,様々な環境で歩行者を高精度に検出することは難しい.画像中の歩行者の見えを特徴とした従来の検出手法では,事前に大量の学習用歩行者画像および非歩行者画像を人手で収集することで,このような変動に対応していた.しかし,あらゆる見えの変動を想定して学習用画像を用意することは難しい.そこで本報告では,車載カメラ映像から学習用画像を自動収集して歩行者検出器を走行環境に適応させる枠組みを提案し,この問題の解決を図る.具体的には,走行シーンを見えに基づいて分類し,GPSから得られる走行場所と関連付けて学習用の非歩行者画像を自動収集する.これにより,走行環境に適応させた歩行者検出器を構築する.同一経路を複数回走行して撮影した映像を用いて,環境適応させた歩行者検出器の精度を検証した.その結果,従来手法と比較して大幅な精度向上が見られ,提案手法の有効性を確認した.

名古屋大学におけるSakaiの活用事例の紹介

出口大輔, 後藤明史, 大平茂輝, 太田芳博, 田上奈緒, 中務孝広, 森健策

Ja Sakai カンファレンス 2013年3月14日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：京都大学

名古屋大学では，2010年度から教育学習支援システムとしてSakaiを採用し，学内システムと連携を図りながら全学的な運用を行っている．本発表では，名古屋大学におけるSakai（NUCT: Nagoya University Collaboration and course Tools）の利用状況を報告するとともに，名古屋大学独自に実装した機能を交えながら，これまでの活動内容を紹介する．

ニューストピックの時系列意味構造における主要なストーリ遷移の推定

加藤光佑, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2013年3月12日

スポーツハイライト映像作成のためのTwitter熱狂度に基づいたイベント検出

富田大志, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2013年3月12日

料理レシピの補足情報における味に関するコツの抽出

横井聡, 林泰宏, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋, 水野勇渡, 小尻智子, 瀬田和久

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2013年3月11日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：福岡工業大学

我々は，台所における調理活動の支援に注目している．料理を上手に仕上げるためには，技術や用語に関する知識だけでなく，調理方法に関するコツが重要だと考えられる．そこで，本研究では大量の料理レシピからコツを抽出し，任意の料理レシピの調理手順に補足して提示することを目指している．本報告では，料理レシピの補足情報欄から料理の味に関するコツを抽出する手法について検討した結果を紹介する．

大量の画像付き料理レシピからの学習による料理に含まれる素材推定

松長大樹, 横井聡, 林泰宏, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2013年3月11日

車内視点映像からの障害物を含まない風景映像の生成

小塚亨, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2013年9月25日

位置情報を活用した走行環境適応型歩行者検出に関する検討

鈴尾大地, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 石田皓之, 小島祥子

電気関係学会東海支部連合大会 2013年9月25日

音声特徴と画像特徴を利用したニュース映像からの同一場面検出

熊谷はるか, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2013年9月26日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：利尻町交流促進施設「どんと」

本報告では，同一のイベントを異なる視点で撮影した同一場面検出手法を提案する．近年，大量に蓄積されたニュース映像を内容に基づいて扱う技術が必要になっている．我々はその中でも，同一場面の検出に注目しており，これまで，映像を人物領域と背景領域に分割し，それぞれの領域同士を独立に照合し，その結果を統合する領域別照合手法を提案してきた．しかし，この手法は，ある程度撮影視点が異なる映像には頑健ではあるが，あまりにも異なる映像の検出は困難であった．そこで本報告では，従来の画像特徴に加え，音声特徴を追加した同一場面検出手法を提案する．音声特徴により検出できる映像は限られるが，撮影視点に関わらず同一場面を検出することができるため，精度の向上が期待できる．実際に放送されたニュース映像で同一場面検出実験を行い，提案手法の有効性を確認した．

ドライバの特性を考慮した歩行者の見つけやすさ推定手法に関する予備的検討

谷繁龍之介, 出口大輔, 道満恵介, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 酒井映

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2013年12月12日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：三重大学

近年の歩行者技術の発展により，ドライバに歩行者の存在を警告し，運転を支援することが可能になって
いる．しかしながら，全ての歩行者を警告することはドライバの集中力低下や苛立ちを引き起こす危険性がある．そ
のため，見つけにくい歩行者のみをドライバに警告することが重要であり，歩行者の見つけやすさを推定する研究が
なされている．本報告では，個々のドライバに適応して歩行者の見つけやすさを推定する手法について提案する．提
案手法では，歩行者の見つけやすさを個々のドライバ専用の推定器によって推定することで，推定精度の向上を図る．
従来手法との比較により，提案手法によって推定誤差が減少することを確認した．

低解像度赤外線センサアレイを用いた複数点熱源の位置推定

細野峻司, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2013年12月12日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：三重大学

低解像度赤外線センサアレイは，プライバシーの問題を回避できるといったメリットから，
CCDカメラの設置が困難であった家庭やオフィス等における人体の行動解析等への応用が期待されている．
しかし，少数の赤外線センサから構成されているため，熱源の大まかな位置しかわからず，移動軌跡の解析等に用いるのに十分な情報が得られているとは言えない．
本報告では，4×4個の赤外線センサで構成された低解像度赤外線センサアレイを用いた複数点熱源の位置推定について提案する．
提案手法では，事前処理として赤外線センサの空間的な特性を計測することで，
実際に観測することなく任意の点熱源の配置におけるセンサ出力を生成する．
これにより，事前にさまざまな点熱源配置におけるセンサ出力を低コストに収集できる．
熱源位置推定処理では，事前に生成したセンサ出力データベースから入力されたセンサ出力に近いものを探索することで，高精度な位置推定を実現する．
また，実データを用いた実験により，提案手法の有効性を確認した．

監視カメラ映像における人物の学習型超解像

西堀研人, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2013年12月5日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：パシフィコ横浜アネックス・ホール

本研究では，防犯や事件の解決を目的として設置されている広域監視カメラシステムのための低解像度人体画像の学習型超解像について検討を行った．服装や姿勢の変化による人物
の見えの変動は大きく，全てを網羅する高解像度の学習データを用意するのは困難であるが，予め人物を様々な方向から高解像度で撮影した学習用画像を実際の監視カメラ映像に適用する
ことで，人物画像の画質を向上させることができた．

監視カメラシステムのための低解像度人体画像の超解像に関する検討

西堀研人, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会（SSI） 2013年11月18日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：滋賀県・大津・ピアザ淡海

防犯を目的とした監視カメラの設置が増えてきており，不審者の検出や人物照合等に用いられている．このような広域を監視するカメラを用いた場合，人物は低解像度で撮影されることが多く人物の照合が困難となる．低解像度画像を高解像度化する技術として，超解像技術が用いられている．しかし，人体の画像は姿勢や服装のように外見の変化が大きく超解像が困難である．そこで，本研究では低解像度の人体画像を高解像度化することで，人が見ても機械が処理をしても人物照合をより正確に行うことができる高解像度の人体画像を生成することを目的とする．ここでは，大量の人物画像からなる学習用画像を用いて1枚の低解像度画像から高解像度画像を生成する学習型超解像方式を適用し，人体画像の超解像について検討を行う．

Scene dependent classifiers for pedestrian detection 国際会議

Hidefumi Yoshida, Daichi Suzuo, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

International Joint Workshop on Advanced Sensing / Visual Attention and Interaction (ASVAI2013) 2013年11月5日

Automatic authoring of a domestic cooking video based on the description of cooking instructions 国際会議

Yasuhiro Hayashi, Keisuke Doman, Ichiro Ide, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

5th International Workshop on Multimedia for Cooking and Eating Activities (CEA'13) 2013年10月21日

Blur-invariant Traffic Sign Recognition Using Compact Local Phase Quantization 国際会議

Saleh Aly, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

2013 IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2013) 2013年10月8日

Construction of a traffic sign detector based on voting type co-training 国際会議

Yuji Kojima, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2013 IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2013) 2013年10月8日

複数カメラを用いた人数分布推定に関する検討

田渕義宗, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 黒住隆行, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2013年10月3日

開催年月日： 2013年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：幕張メッセ国際会議場

公共の安全やマーケティングを目的として，群集の解析の研究が注目を集めている．また近年，セキュリティ意識が高まり，監視カメラから得られる大量の映像を用いて群集の行動を解析する技術が求められている．しかし，人手による解析には多くの時間や労力が必要なため，このような大量の群集映像の自動解析に関する期待は高い．群集解析の中でも，場所領域毎の人数分布の推定には一定の需要がある．そこで我々は，多数の人が密集して存在する状況下での場所領域毎の人数分布の推定を目指す．本報告では，複数カメラを用いることで遮蔽の影響に対処するとともに，回帰による小領域毎の人数推定により人数分布を推定する手法を検討する．評価実験において，提案手法の人数分布推定精度を評価した．

Prediction of Pedestrian Detectability for Drivers by Image Processing and its Driver Adaptation 国際会議

Ryunosuke Tanishige, Daisuke Deguchi, Keisuke Doman, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Naoki Nitanda

6th Biennial Workshop on Digital Signal Processing for In-Vehicle Systems (DSP2013) 2013年9月30日

開催年月日： 2013年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Korea University, Seoul, Korea

In recent years, advances in pedestrian detection technology have resulted in the development of driving assistance systems that notify the drivers of the presence of pedestrians. However, warning of all of the presence of pedestrians would confuse the driver. Therefore, the driver should only be notified of the less detectable pedestrians to avoid confusion. To achieve this, it is necessary to develop a method to predict the driver’s perception performance of pedestrian detectability. This paper proposes a method that predicts the pedestrian detectability considering the difference between individual drivers. The proposed method constructs a predictor specific to each driver, in order to predict the pedestrian detectability precisely. To obtain the ground truth of the pedestrian detectability, we conducted an experiment by human subjects using images from an in-vehicle camera including pedestrians. From the comparison between the output of the proposed method and the actual detectability, we confirmed that the proposed method significantly reduces the prediction error in comparison with the existing methods.

Sakaiを中心とした教育基盤構築の現状と今後の展開

出口大輔, 後藤明史, 大平茂輝, 太田芳博, 田上奈緒, 中務孝広, 森健策

大学ICT推進協議会（AXIES） 2012年12月17日

第13回Sakai Conference参加報告

常盤祐司, 宮崎誠, 松葉龍一, 出口大輔, 梶田将司

教育学習支援情報システム研究会(CLE) 2012年11月3日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

第13回Sakai Conferenceが2012年6月11日～6月14日に米国アトランタで開催された．本稿では今年度のSakai Conferenceでのトピックスを報告する．まずカンファレンスで発表された148セッションを分類しSakaiコミュニティが目指す方向性を整理する．次にJasigとの共同開催となったことからJasigのプロジェクト概要，連携の意義を述べる．またハンズオン形式で実施されるテクニカルワークショップの参加体験と日本の大学での活用が今後期待される技術としてePortfolio関連の現状を報告する．

Subtraction-Based Forward Obstacle Detection Using Illumination Insensitive Feature for Driving-Support 国際会議

Haruya Kyutoku, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Computer Vision in Vehicle Technology: From Earth to Mars (CVVT2012) 2012年10月13日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Firenze, Italy

This paper proposes a method for detecting general obstacles on a road by subtracting present and past in-vehicle camera images.
The image-subtraction-based object detection approach can be applied to detect any kind of obstacles although the existing learning-based methods detect only specific obstacles.
To detect general obstacles, the proposed method first computes a frame-by-frame correspondence between the present and the past in-vehicle camera image sequences, and then registrates road surfaces between the frames.
Finally, obstacles are detected by applying image subtraction to the registrated road surface regions with an illumination insensitive feature for robust detection.
Experiments were conducted by using several image sequences captured by an actual in-vehicle camera to confirm the effectiveness of the proposed method.
The experimental results shows that the proposed method can detect general obstacles accurately at a distance enough to avoid them safely even in situations with different illuminations.

DOI： 10.1007/978-3-642-33868-7_51

Visibility Estimation of Traffic Signals under Rainy Weather Conditions for Smart Driving Support 国際会議

Ryuhei Sato, Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Yukimasa Tamatsu

2012 IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2012) 2012年9月19日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Anchorage, Alaska, USA,

The aim of this work is to support a driver by
notifying the information of traffic signals in accordance with
their visibility. To avoid traffic accidents, the driver should
detect and recognize surrounding objects, especially traffic
signals. However, when driving a vehicle under rainy weather
conditions, it is difficult for drivers to detect or to recognize
objects existing in the road environment in comparison with fine
weather conditions. Therefore, this paper proposes a method
for estimating the visibility of traffic signals for drivers under
rainy weather conditions by image processing. The proposed
method is based on the concept of visual noise known in the
field of cognitive science, and extracts two types of visual noise
features which ware considered that they affect the visibility of
traffic signals. We expect to improve the accuracy of visibility
estimation by combining the visual noise features with the
texture feature introduced in a previous work. Experimental
results showed that the proposed method could estimate the
visibility of traffic signals more accurately under rainy weather
conditions.

DOI： 10.1109/ITSC.2012.6338838

車載カメラを用いた走行環境適応型歩行者検出器に関する予備的検討

鈴尾大地, 吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 町田貴史, 小島祥子

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2012年9月3日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東京農工大学（小金井キャンパス）

近年,車載カメラ画像から歩行者を検出する研究が注目されている. しかし,時刻や天候,季節,走行場所などの環境要因によって歩行者の見えは大きく変動するため,高精度に検出することは難しい.画像中の歩行者の
見えを特徴とした従来の検出手法では,事前に大量の学習用歩行者画像および非歩行者画像を人手で収集することで,このような変動に対応していた.しかし,あらゆる見えの変動を想定して学習用画像を用意することは難しい.本研究では,車載カメラ映像から学習用画像を収集して歩行者検出器を走行環境に適応させる枠組みを提案し,この問題の解決を図る.本報告では検出精度に影響を与える主要な環境要因である走行場所の変化に着目し,走行場所毎に歩行者画像および非歩行者画像を収集することで走行環境適応型歩行者検出器を構築する手法を提案する.理想的に適応が行われた歩行者検出器の精度を検証したところ,従来手法と比較して大幅な精度向上が見られ,有効性を確認した.

Virtual View Generation using Clustering based Local View Transition Model 国際会議

Xi Li, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

ACCV Workshop on Face Analysis: The Intersection of Computer Vision and Human Perception 2012年11月6日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Deajeon Convention Center, Daejeon, Korea

This paper presents an approach for realistic virtual view generation using appearance clustering based local view transition model, with its target application on cross-pose face recognition. Previously, the traditional global pattern based view transition model (VTM) method was extended to its local version called LVTM, which learns the linear transformation of pixel values between frontal and non-frontal image pairs using partial image in a small region for each location, rather than transforming the entire image pattern. In this paper, we show that the accuracy of the appearance transition model and the recognition rate can be further improved by better exploiting the inherent linear relationship between frontal-nonfrontal face image patch pairs. For each specific location, instead of learning a common transformation as in the LVTM, the corresponding local patches are first clustered based on appearance similarity distance metric and then the transition models are learned separately for each cluster. In the testing stage, each local patch for the input non-frontal probe image is transformed using the learned local view transition model corresponding to the most visually similar cluster. The experimental results on a real-world face dataset demonstrated the superiority of the proposed method in terms of recognition rate.

Detection and classification of repetitious human motions combining shift variant and invariant features 国際会議

Ichiro Ide, Taku Kuhara, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Hiroshi Murase

3rd International Conference on Emerging Security Technologies (EST2012) 2012年9月

多数決型co-trainingによる道路標識検出器の構築に関する検討

児島勇司, 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) 2012年8月8日

顔と体の姿勢情報を利用した人物動画像からの視線方向推定に関する検討

船津暢宏, 高橋友和, 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) 2012年8月8日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡国際会議場

カメラを用いて人物の視線方向を推定する技術が注目されている．これに関して，低解像度や遮蔽などが原因で画像中から人物の目領域を検出するのが困難な場合に，顔の向きを視線方向の代わりとして利用する研究がある．しかしながら，実際には顔の向きの他にも，体の向きやそれらの時間変化，人物がおかれている状況なども視線方向に影響を与える要因として考えられる．そこで本研究では，これらの情報を利用して視線方向をより高精度に推定することを目的としている．発表ではそれらの要因のうち，特に顔の向きと体の向き着目し，体に対する顔の向きと視線方向との関係を被験者実験により調査した結果について報告する．さらに，その調査結果に基づいた視線方向推定を行い，その推定誤差を評価した．その結果，体に対する顔の向きを利用した場合，顔の向きを視線方向として利用する場合よりも推定誤差が平均 14.9 度小さくなることを確認した．

シーン全体の大局的特徴を考慮した道路標識の視認性推定

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2012年8月8日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡国際会議場

本発表では，不快感のない自動車の運転支援システムの実現を目指し，車載カメラ映像から道路標識の視認性を推定する手法を提案する．
車載システムからドライバへの過度の情報提供は，ドライバの注意散漫による不快感の原因となるため，情報の適切な取捨選択が必要である．
そこで本研究では，道路交通において重要な道路標識を対象とし，その視認性に応じてドライバへ情報提供を行う技術の開発を目指す．
従来手法では，ドライバの視線が道路標識周辺に向けられている状況を仮定し，道路標識周辺の局所的な画像特徴のみから視認性を推定していた．
これに対して，提案手法では，ドライバの視線が道路標識周辺に向いていない状況を想定し，道路標識周辺の局所的特徴およびシーン全体の大局的特徴を統合利用する．
より具体的には，前者の局所的特徴として，対象標識の見えおよび大きさ，対象標識とその周辺背景のコントラストに基づく画像特徴を利用する．
一方，後者の大局的特徴として，対象標識の位置，対象標識の周囲に存在する他の道路標識の位置や大きさ，ドライバの注視点周辺の画像特徴を利用する．
評価実験の結果，道路標識周辺の局所的特徴のみを利用する従来手法と比べて，シーン全体の大局的特徴を新たに導入した提案手法の方が高い視認性推定精度が得られた．
これにより，提案手法の有効性を確認した．

過去の車載カメラ映像との時空間差分による不特定障害物検出

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2012年8月7日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：福岡国際会議場

本研究の目的は，前方を向いた車載カメラ映像から障害物を検出することである．車載カメラ映像からの障害物検出に関する研究は広く行なわれているが，多くは車両や人物といった特定の検出対象の見えを学習して行なうものであり，事前に学習することができない，段ボール箱や積荷の落下物などの不特定の障害物への対応はできない．そこで提案手法では，同一地点における過去の車載カメラ映像との差分を用いて不特定の前方障害物を検出する．しかし，過去の走行映像は走行位置の違いによる視点のずれを含み，直接的に差分を求めることは困難である．そこで，まず既存手法により現在と過去の映像中のフレーム間対応付けを行なう．そして，対応付いたフレーム同士の道路面を射影変換によって位置合わせする．最後に，対象までの距離を考慮した道路面時空間画像差分により障害物を検出する．評価実験から，ボールなどの不特定の障害物を検出できることを確認した．

Visual Noiseを考慮した雨天時の信号機視認性推定

佐藤竜平, 道満恵介, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2012年8月7日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：福岡国際会議場

本発表では，雨天時の安全運転支援システムの実現を目的として，車載カメラ画像を用いた信号機の視認性推定手法を提案する．雨天時には，晴天時と比べてドライバの視界が悪くなり，周囲に存在する物体を視認することが難しくなる．特に信号機は道路交通において重要であり，視認性が低い場合にその情報をドライバに提供することは安全運転支援に有効である．従来の信号機の視認性推定手法では，信号機の視認性を推定するためにテクスチャ特徴が用いられている．しかし，従来手法は晴天時を対象としており，雨天時の信号機の視認性を低下させる要因を考慮していない．一方，認知科学の分野の研究により明らかとなった人間の視覚特性の 1 つに，visual noise による視認性の低下がある．Visual noise は，対象物を見るときに妨害となる物体のことである．フロントガラス上の雨滴はvisual noise と見なすことができ，対象物体の視認性を低下させる要因となる．そこで提案手法では，従来手法で利用されているコントラスト特徴とアピアランス特徴に加えて，visual noise 特徴を統合利用する．車載カメラ画像を用いた実験の結果，新たに visual noise 特徴を導入した提案手法によって，雨天時に信号機の視認性を精度良く推定できることを確認した．

Robust Face Super-Resolution Using Free-Form Deformations For Low-Quality Surveillance Video 国際会議

Tomonari Yoshida, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2012 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME2012) 2012年7月10日

時間的冗長性の除去による調理履歴映像の要約

林泰宏, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

データ工学研究会(DE) 2012年6月6日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：国立情報学研究所12階1208.1210号室

個人が調理過程を撮影した映像の要約手法について報告する．近年，個人の生活を記録するライフログが注目されている．しかし，ライフログは長時間に渡り記録されるものであり，データ量が膨大である．本報告では，日常的な創作活動である料理に着目し，個人が調理過程を撮影した調理履歴映像の要約手法を提案する．調理履歴映像は，ログとしての利用以外に，インターネット上で公開するなどして，他人が調理する際の参考映像として提供することもできる．そのため，映像を要約することでより効率的に検索・閲覧できると考えられる．提案手法では，映像から時間的冗長な区間として静止区間と繰り返し区間を検出し，それらを除去することで調理履歴映像を要約する．実際に調理過程を撮影した映像を用いて区間検出実験を行い，静止区間は適合率0.98，再現率0.99，繰り返し区間は適合率0.62，再現率0.92 の精度が得られた．

Construction of a local attraction map according to social visual attention 国際会議

Ichiro Ide, Jiani Wang, Masafumi Noda, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Hiroshi Murase

5th International Conference on Intelligent Interactive Multimedia Systems and Services (IIMSS2012) 2012年5月

過去の車載カメラ映像との時空間差分による不特定障害物検出に関する検討

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2012年3月30日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：神戸大学

本研究の目的は，前方を向いた車載カメラ映像から前方障害物を検出することである．
車載カメラ映像からの障害物検出に関する研究は広く行なわれているが，多くは車両や人物といった検出対象の見えを学習して検出を行なうものであり，事前に学習していない想定外の障害物への対応はできない．
そこで提案手法では，同地点における過去の車載カメラ映像との差分を用いて前方障害物を検出する．
差分を用いることにより，検出対象の事前知識を必要とせず，段ボール箱や積荷の落下物などの不特定の障害物を検出することが可能になる．
しかし，過去の走行映像は走行位置の違いによる視点のずれを含み，直接的に差分を求めることは困難である．
そこで，まず既存手法により現在と過去の映像中のフレーム間対応付けを行なう．
そして，対応付いたフレーム同士の道路面を射影変換によって位置合わせする．
最後に，車載カメラ映像の時系列情報を利用し，道路面時空間画像差分により障害物を検出する．
評価実験から，検出対象の事前知識を用いずにボールなどの障害物を検出できることを確認した．

市街地構造物への拡張現実型画像情報提示手法

内山寛之, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 川西隆仁, 柏野邦夫

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2012年3月29日

雨天時の信号機視認性推定のための画像特徴に関する予備的検討

佐藤竜平, 道満恵介, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

電子情報通信学会総合大会 2012年3月22日

体に対する顔の向きと視線方向の関係に関する予備的調査

船津暢宏, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2012年3月21日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：岡山大学

運転支援システムのためのドライバの運転状況理解や，ディジタルサイネージにおける広告効果測定などを目的として，カメラを用いて人物の視線方向を推定する技術が注目されている．視線方向を推定する方法の一つとして，目領域の検出による方法がある．この方法では画像中から目領域中の虹彩の位置を検出することで視線方向を高精度に推定する．そのため，高解像度なカメラや専用の装着型デバイスを用いるなどして，高品質な目領域画像を得る必要がある．しかし実環境下で得られる人物画像は，低解像度であることや遮蔽や照明変化を含むことなどが多く，高品質な目領域画像を安定して取得することは難しい．一方で，顔の向きの推定は，目領域の検出に比べて実現が容易であると考えられる．そのため，顔の向きを推定してそれを視線方向の代わりに用いる研究が行われている．この研究では，視線方向の生起確率が顔の向きを中心に分布するという仮定を置いている．しかしながら実際には，眼球と首の可動範囲や可動速度の違いから，体に対する顔の向きやその時間的
な変化がその分布の形状に偏りを生じさせると考えられる．そこで我々は，このことを利用して視線方向の生起確率分布を高精度に推定することを検討している．本発表ではそのための予備的調査として，体に対する顔の向きと視線方向の関係について調査した．

印象に基づく属性による顔画像の検索に関する検討

尾崎安範, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2012年3月21日

顔向き変化を利用した超解像

吉田智成, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2012年3月21日

ニュース映像中の同一シーン検出のための領域別照合手法の検討

熊谷はるか, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2012年3月12日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：富山大学

本稿では，同一のイベントを異なる視点で撮影した同一シーンを検出するための領域別照合手法の検討結果について報告する．
近年では，大量に蓄積されたニュース映像を内容に基づいて扱う技術が必要となっている．
本稿ではその中でも，同一シーン検出手法に注目する．
本手法では，映像を人物領域と背景領域に分割し，それぞれの領域同士を独立に照合し，その結果を統合する．
撮影視点の違いに対応するため，領域同士の照合では，それぞれの領域の性質に応じて，撮影視点の違いに頑健な特徴を用いる．
人物領域の照合には，特徴点の不均一性パターンを用い，背景領域の照合には，色ヒストグラム特徴を用いる．
実際に放送されたニュース映像で同一シーン検出実験を行い，提案手法の有効性を確認した．

調理手順に従った撮影対象領域の決定に基づく調理映像を対象としたディジタルカメラワーキング

兵庫渉, 林泰宏, 野田雅文, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2012年3月12日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：富山大学

近年，ウェブ上で個人が料理レシピを公開する機会が増えている．しかし，これらのレシピは文章と静止画のみで構成されており，理解しにくい場合がある．
そこで，本研究では調理過程を説明した映像を付与することでレシピをより分かりやすく表現することを目指す．しかし，
このような映像を個人で作成することは困難である．そこで，本報告では個人でも自ら撮影した調理履歴映像から，
手軽に調理過程を説明した映像を作成するためのディジタルカメラワーキング手法を提案する．
提案手法では，調理動作と映像の対応付けを行い，各調理動作に対応する映像区間ごとに動作に応じた切り出し領域を決定することで，
仮想的なカメラワークを生成する．対応付け精度と切り出し領域の決定精度を評価する実験を行い，提案手法の有効性を確認した．

ショット内及びショット間の画像・音声特徴に着目したスピーチショット抽出

熊谷章吾, 道満恵介, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2012年3月12日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：富山大学

本報告では，ショット内及びショット間の特徴に基づく被写体と話者の異同判定によるニュース映像からのスピーチショット抽出手法を提案する．
スピーチショットはマルチメディア情報を豊富に含み，資料的価値が高い．
そこで我々はこれまで，被写体の口唇動作と話者の声から得られる複数の音声特徴と画像特徴の相関に基づく被写体と話者の異同判定手法を提案してきた．
この手法は，音声ノイズの少ないショットに対しては高精度な異同判定が可能であるが，多量の音声ノイズを含むショットに対しての異同判定は困難であった．
そこで本報告では，2段階の処理による被写体と話者の異同判定手法を提案する．
まず第1段階で，これまでに提案した手法により異同判定を行う．
その後，第2段階で，ショット内及びその前後のショットとの間に表れる特徴的な画像・音声の性質に基づいて異同判定を行う．
スピーチショット抽出実験の結果，提案手法の有効性を確認した．

時空間CoHOG特徴を用いた一般物体認識による動画像検索

中村彰吾, 出口大輔, 高橋友和, 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) 2012年3月9日

歩行者の見つけやすさ推定のための視覚探索特性を考慮した画像特徴の検討

若山雅史, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA) 2012年3月8日

ドライバの視線情報と車両情報を組み合わせた運転行動予測

上坂竜規, 野田雅文, 目加田慶人, 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) 2012年3月8日

Integration of generative learning and multiple pose classifiers for pedestrian detection 国際会議

Hidefumi Yoshida, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Kunihiro Goto, Yoshikatsu Kimura, Takashi Naito

International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP) 2012 2012年2月26日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Rome, Italy

Recently, pedestrian detection from in-vehicle camera images is becoming an important technology in ITS (Intelligent Transportation System).
However, it is difficult to detect pedestrians stably due to the variety of their poses and their backgrounds.
To tackle this problem, we propose a method to detect various pedestrians from in-vehicle camera images by using multiple classifiers corresponding to various pedestrian pose classes.
Since pedestrians’ pose varies widely, it is difficult to construct a single classifier that can detect pedestrians with various poses stably.
Therefore, this paper constructs multiple classifiers optimized for variously posed pedestrians by classifying pedestrian images into multiple pose classes.
Also, to reduce the bias and the cost for preparing numerous pedestrian images for each pose class for learning, the proposed method employs a generative learning method.
Finally, the proposed method constructs multiple classifiers by using the synthesized pedestrian images.
Experimental results showed that the detection accuracy of the proposed method outperformed comparative methods, and we confirmed that the proposed method could detect variously posed pedestrians stably.

DOI： 10.5220/0003817305670572

Face recognition based on virtual frontal view generation using LVTM with local patches clustering

Xi Li, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

IEICE Technical Report (PRMU) 2012年2月9日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東北大学

One of the major difficulties encountered by face recognition is the varying poses caused by in-depth rotations.
The intra-person appearance differences caused by rotations are often larger than the inter-person differences, which makes
the traditional face recognition methods such as eigen-face infeasible. This paper presents a framework for face recognition
across pose based on virtual frontal view generation using Local View Transition Model(LVTM) with local patches clustering.
Previous study on LVTM shows that more accurate appearance transition model can be achieved by first dividing the original
face image plane into overlapping local patch regions and then the learned transition models for each patch are aggregated for
the final transformation. In this paper we show that the accuracy the appearance transition model and the recognition rate can
be further improved by better exploiting the inherent linear relationship between frontal-nonfrontal face image pairs. This is
achieved based on the observation that variations in appearance caused by pose are closely related to the corresponding 3D
face structure and intuitively frontal-nonfrontal pairs from more similar local 3D face structures should have a stronger linear
relationship. For each specific location, instead of learning a common transformation as in LVTM, the corresponding local
patches are first clustered based on appearance similarity distance metric and then the transition models are learned separately
for each cluster. In the testing stage, each local patch for the input nonfrontal probe image is transformed using the learned
local view transition model corresponding to the most visually similar cluster. The experimental results on real life face dataset
demonstrate the effectiveness of the proposed method.

生成型学習法を用いた傘をさした歩行者の高精度な検出に関する検討

吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 町田貴史, 小島祥子

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2012年9月3日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東京農工大学（小金井キャンパス）

近年，車載カメラで撮影された画像から歩行者を検出する研究が注目されている．特に，傘をさした歩行者は自動車の接近に気付きにくいため正しく検出してドライバに警告する必要がある．しかし，傘をさした歩行者は傘によって体の一部が隠れてしまうため，従来の技術では検出が難しい．この問題を解決するため，本研究では車載カメラ画像からの歩行者検出において，特に傘をさした歩行者を検出する手法を提案する．提案手法では，これまで提案してきた生成型学習法を用いた歩行者検出手法を発展させ，傘を合成した歩行者画像を多数生成し，それらを検出器の学習に利用する．これにより，傘をさした歩行者の高精度な検出の実現をねらう．車載カメラ画像を用いた実験の結果，従来手法に比べて提案手法の検出精度は14% 高く，その有効性を確認した．

Twitterを用いたスポーツ試合中のイベント検出に関する検討

富田大志, 道満恵介, 井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋

HCGシンポジウム 2012年12月11日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：くまもと森都心プラザ（熊本市西区）

本稿では，Twitterに投稿されたツイートを基にスポーツの試合中におけるイベントを検出する手法に関する検討結果について報告する．
近年，Twitterとスポーツの組み合わせに注目が集まっており，ツイートから得られる情報を用いたスポーツ映像の要約などが期待されている．
スポーツ映像に対して試合内容を示すタグ付けなどを自動的に行うには，試合中に存在する得点や反則といったイベントの種類をそれぞれ判別し検出することが必要である．
本研究では，種類に応じてイベントを検出することを目的とし，本報告では特にサッカーの試合中のゴールを検出する手法を検討する．
従来手法では，各時刻に投稿されたツイート数のみを用いてイベントの検出を行っていた．
一方検討手法では，各時刻に投稿されたツイートから，リツイートの数，興奮を表す文字列特徴も抽出・評価することで，様々なイベントの中でもゴールのみを検出する．
評価実験の結果，従来手法に比べ，複数の特徴を導入した検討手法の方が高い検出精度が得られ，検討手法の有効性を確認した．

Estimation of the human performance for pedestrian detectability based on visual search and motion features 国際会議

Masashi Wakayama, Daisuke Deguchi, Keisuke Doman, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Yukimasa Tamatsu

21st IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR2012) 2012年11月14日

開催年月日： 2012年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Tsukuba, Japan

This paper proposes a method for estimating the human performance of pedestrian detectability from in-vehicle camera images in order to warn a driver of the positions of pedestrians in an appropriate timing. By introducing features related to visual search and motion of the target, the proposed method estimates the detectability of pedestrians accurately. Support Vector Regression (SVR) is used to estimate the detectability. Here, SVR is trained using features calculated by the proposed method with the ground truth obtained through experiments with human subjects. From experiments using in-vehicle camera images, we confirmed that the proposed features were effective to estimate the detectability of pedestrians.

これまでのPRMUアルゴリズムコンテストを振り返って

出口大輔, 亀田能成, 北原格, 近藤一晃, 島田敬士, 日浦慎作

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2012年9月3日

開催年月日： 2012年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東京農工大学（小金井キャンパス）

電子情報通信学会情報・システムソサイエティパターン認識・メディア理解（PRMU）研究専門委員会では，パターン認識・メディア理解分野の若手研究者の育成および研究会活動の活性化を目的として，毎年アルゴリズムコンテストを開催している．1997年に第1回アルゴリズムコンテストが開催されて以来，今年で16回目を迎えるPRMU研究会の一大イベントである．本報告では，これまでのPRMUアルゴリズムコンテストを振り返るとともに，研究室や授業を通した本アルゴリズムコンテストの活用事例を紹介する．

動画像を対象とした一般物体認識のための時空間CoHOG特徴量の検討

中村彰吾, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年12月15日

2010年度PRMUアルゴリズムコンテスト「ターゲットをロックオンせよ！～移動物体の追跡～」

出口大輔, 村瀬洋, 梅田一彰, 斎藤正孝, 藤賢一朗, 山下真吾, 末次祐樹, 高井翔太, 佐藤竜太, 丸山拓馬

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年3月

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語

開催地：産総研

電子情報通信学会情報・システムソサイエティパターン認識・メディア理解（PRMU）研究専門委員会が今年度実施したアルゴリズムコンテスト「ターゲットをロックオンせよ！～移動物体の追跡～」の実施内容について報告すると共に，受賞者によるアルゴリズム紹介を掲載する．今回の課題は「動画中の物体追跡」をテーマとし，高速かつ精度良い物体追跡の実現を課題とした．また，応募総数は歴代2位の73件であり，そのうち7件が入賞した．

シーンコンテキストを利用した車載カメラ映像からの歩行者検出

浜田大輔, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2011年3月

姿勢変化に頑健な生成型学習法による歩行者検出

吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 後藤邦博, 木村好克, 内藤貴志

電子情報通信学会総合大会 2011年3月

適応的特徴選択を用いた入退室する人物の対応付け

本田拓也, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年3月

Web 上の大量の写真を画像分類して提示する観光マップの提案

王佳妮, 野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2011年3月

シナリオに基づく複数の事例映像との対応付けによる結婚披露宴映像のシーン分割

澤井一基, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2011年3月

低解像度顔画像認識のための顔向き変化を考慮した超解像の検討

吉田智成, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2011年3月

Twitterの実況書き込みを利用したスポーツ映像の要約

小林尊志, 野田雅文, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2011年3月

Twitterユーザの属性判別によるスポーツ映像の自動要約

小林尊志, 野田雅文, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

言語処理学会年次大会 2011年3月

動き特徴とBoF特徴を組み合わせた動画像中の一般物体認識

中村彰吾, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年1月21日

局所的特徴と大局的特徴の統合に基づく歩行者の視認性定量化

若山雅史, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年1月

生成型学習法を用いた姿勢変化に頑健な歩行者検出の検討

吉田英史, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 後藤邦博, 木村好克, 内藤貴志

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年5月20日

市街地構造物への拡張現実型広告提示

内山寛之, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 川西隆仁, 柏野邦夫

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2011年12月9日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：パシフィコ横浜

近年，拡張現実（AR）を利用した広告提示が着目されている．本研究では，市街地の建築物の壁面や道路面に画像情報を提示し，広告スペースとして利用する手法を提案する．提案手法では，市街地画像に広告画像を重畳する際，周囲環境の3次元復元を行い，適切な提示位置を3次元構造から自動選択する．これにより，周囲環境の形状と提示画像の整合性を保ち，自然な見た目となるように重畳する．実際に市街地で撮影した映像を用いた実験により，良好に広告提示が可能であることを確認した．

低解像度QRコード認識のための複数フレーム超解像

加藤祐二, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2011年12月9日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：パシフィコ横浜

QR コードは小面積に印刷するだけでさまざまな媒体に情報を付加することができ，製造，物流，販売などのシステムで利用されている．QR コードを撮影して認識するためには，撮影画像にある程度の解像度が必要となる．しかし，実環境中ではカメラとQR コードが離れるほど撮影画像が低解像度となり，認識が困難になる．そこで，本発表では複数フレーム超解像を利用して低解像度QR コードを高解像度化する手法を提案する．超解像において点拡がり関数は重要である．すべてのQR コードは共通の固定パターンを持つため，提案手法ではそのパターンを利用して点拡がり関数の推定を行う．実験の結果，従来手法では認識が困難であった低解像度QRコードに対して，提案手法では高い認識率が得られた．

低解像度空撮画像と車載カメラ画像を用いた道路画像地図の構築

野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小島祥子, 内藤貴志

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2011年12月9日

Detection of Inconsistency between Subject and Speaker based on the Co-occurrence of Lip Motion and Voice Towards Speech Scene Extraction from News Videos 国際会議

Shogo Kumagai, Keisuke Doman, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2011 IEEE International Symposium on Multimedia (ISM2011) 2011年12月6日

開催年月日： 2011年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Dana Point, California USA

We propose a method to detect the inconsistency between a subject and the speaker for extracting speech scenes from news videos.
Speech scenes in news videos contain a wealth of multimedia information, and are valuable as archived material.
In order to extract speech scenes from news videos, there is an approach that uses the position and size of a face region.
However, it is difficult to extract them with only such approach, since news videos contain non-speech scenes where the speaker is not the subject, such as narrated scenes.
To solve this problem, we propose a method to discriminate between speech scenes and narrated scenes based on the co-occurrence between a subject's lip motion and the speaker's voice.
The proposed method uses lip shape and degree of lip opening as visual features representing a subject's lip motion, and uses voice volume and phoneme as audio feature representing a speaker's voice.
Then, the proposed method discriminates between speech scenes and narrated scenes based on the correlations of these features.
We report the results of experiments on videos captured in a laboratory condition and also on actual broadcast news videos.
Their results showed the effectiveness of our method and the feasibility of our research goal.

Scene Segmentation of Wedding Party Videos by Scenario-based Matching with Example Videos 国際会議

Kazuki Sawai, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

19th ACM International Multimedia Conference (ACM-MM2011) 2011年12月1日

パラメトリック固有空間法による人体の向き推定に関する検討

船津暢宏, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2011年9月27日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：三重大学

画像中の人物の向きを知ることは重要である．例えば，ITSの分野では車載カメラを用いて歩行者を検出するシステムにおいて，検出された人物の向きが分かれば，自車の進行方向や速度を考慮することで，衝突する可能性の高い歩行者を優先的に警告することが可能になる．既知の物体の向きを推定する手法としてパラメトリック固有空間法(1)がよく用いられるが，この手法を不特定人物の向き推定に応用した例はあまりない．そこで，本報告ではパラメトリック固有空間法を用いた不特定人物の向き推定について検討する．

市街地構造物への拡張現実型画像情報提示手法の予備的検討

内山寛之, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2011年9月26日

頑健な道路領域抽出に向けた運転時の視線情報の利用に関する予備的検討

佐藤竜平, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2011年9月26日

エピポーラ幾何を用いたフレーム間類似度による車載カメラ映像からのフレーム探索に関する検討

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2011年9月26日

自動車運転時におけるドライバの視線とSaliency mapの関係の調査

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

電気関係学会東海支部連合大会 2011年9月26日

Low resolution QR-code recognition by applying super-resolution using the property of QR-codes 国際会議

Yuji Kato, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

11th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR2011) 2011年9月20日

開催年月日： 2011年

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：Beijing, China

This paper proposes a method for low resolution QR-code recognition. A QR-code is a two-dimensional binary symbol that can embed various information such as characters and numbers. To recognize a QR-code correctly and stably,the resolution of an input image should be high. In practice,however, recognition of a QR-code is usually difficult due to
low resolution when it is captured from a distance. In this paper, we propose a method to improve the performance of low resolution QR-code recognition by using the super-resolution technique that generates a high resolution image from multiple low-resolution images. Although a QR-code is a binary pattern, it is observed as a grayscale image due to the degradation through the capturing process. Especially the pixels around the borders between white and black regions become ambiguous. To overcome this problem, the proposed method introduces a binary pattern constraint to generate super-resolved images appropriate for recognition. Experimental results showed that a recognition rate of 98% an be achieved by the proposed method, which is a 15.7% improvement in comparison with a method using a conventional super-resolution method.

顔の非剛体変形に頑健な複数フレーム超解像の検討

吉田智成, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年9月6日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：函館

監視カメラ映像からの顔画像認識において，顔領域が低解像度であることは認識精度の低下を招く．この問題に対して，動画像を用いた超解像技術を利用することで認識精度が向上できると考えられる．しかし，従来の超解像は，平面物体を撮影した動画像を対象としている場合が多く，顔画像のように向きや表情の変化によって2 次元的に非剛体変形する動画像を扱うことが困難である．そこで本報告では，局所領域毎に位置合わせをすることで，顔向きや表情の変化に頑健な超解像を行う手法を提案する．具体的には，フレーム間の位置合わせに非剛体レジストレーションを用いることで顔画像の非剛体変形に柔軟に対応する．実際に撮影した動画像を用いた実験の結果，超解像の性能向上が見られ，提案手法の有効性が確認できた．

大局的特徴として顕著性を利用した歩行者の視認性推定

若山雅史, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2011年7月22日

車載カメラ映像中の線分の3次元位置推定と走行可能領域検出への応用

内山寛之, 高橋友和, 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) 2011年7月22日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：石川県金沢市金沢市文化ホール

走行可能領域検出は車両のナビゲーションや安全運転支援において重要である．市街地の構造物の多くはポールや壁面といった線分で構成されている．そこで本論文では，走行可能領域検出を目的とし，単眼カメラを用い
て市街地の線分の3次元位置推定を行う手法を提案する．カメラの姿勢が既知の場合，線分の位置を推定するためには，画像間の線分の正確な対応付けが必要となる．そのため，少数の画像間で正しい線分の対応付けを行うために，多視点幾何拘束や市街地中の線分の特徴，車両の動きの事前知識を用いる．評価実験において，推定した線分の位置から走行可能領域の検出を行い，提案手法が走行可能領域検出に十分利用可能であることを確認した．

車載カメラ画像からの高品質な道路画像の自動構築

野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小島祥子, 内藤貴志

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2011年7月22日

時系列情報を用いた車載カメラ画像からの道路標識の視認性推定

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2011年7月22日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：金沢市文化ホール

本稿では，不快感のない自動車の運転支援システムの実現を目的とし，時々刻々と変化する走行環境において道路標識の視認性を高精度に推定する手法を提案する．
近年，様々な運転支援システムが自動車に搭載されるようになってきている．
しかし，過度の情報提供はドライバの注意散漫や苛立ちによる不快感の原因となるため，適切な情報の取捨選択が必要である．
そこで本研究では，道路交通において重要な道路標識を対象とし，道路標識の視認性に応じてドライバへ情報提供を行うシステムの実現を目的とする．
そのために，車載カメラを用いて道路標識の視認性を推定する技術に注目する．
提案手法では，入力された車載カメラ画像から，背景とのコントラスト，道路標識の見え，サイズに基づく複数の画像特徴を統合利用することで道路標識の視認性評価値を計算する．
そして，車載カメラ画像系列から計算される一連の視認性評価値を評価することで，時々刻々と変化する走行環境において実際にドライバが知覚する視認性を高精度に推定することを目指す．
実験の結果，1枚の車載カメラ画像のみから道路標識の視認性を推定する従来手法と比較して，車載カメラ画像系列から視認性を推定する提案手法の方が高い視認性推定精度が得られることを確認した．

現在と過去の車載カメラ映像のフレーム間対応付け

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2011年7月21日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：金沢市文化ホール

本研究では，車載カメラ映像を用いた運転者支援に注目する．その際，同じ道路で撮られた過去の映像中の対応するフレームを求める事が可能になれば，様々な用途に使うことができると考えられる．そこで本稿では，高精度な現在と過去の車載カメラ映像中のフレーム間対応付け手法を提案する．同じ道路で撮られた映像同士の対応付けであっても，走行は全く同じ速度・軌跡ではないため，単純な画像照合による対応付けは困難である．そこで，まず現在と過去のフレーム間で対応点を求め，それらからフレーム間の基礎行列を求める．次に，基礎行列から求めたエピポールの位置に基づくフレーム間の距離を定義し，この尺度を用いたDP マッチングにより，フレーム同士を対応付ける．実際の車載カメラ映像を用いた評価実験の結果，提案手法の有効性を確認した．

On-road Obstacle Detection by Comparing Present and Past In-vehicle Camera Images 国際会議

Haruya Kyutoku, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA) 2011 2011年6月14日

Estimation of Traffic Sign Visibility Considering Temporal Environmental Changes for Smart Driver Assistance 国際会議

Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Yukimasa Tamatsu

2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2011) 2011年6月7日

開催年月日： 2011年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Baden-Baden, Germany

We propose a visibility estimation method for traffic signs considering temporal environmental changes, as a part of work for the realization of nuisance-free driver assistance systems. Recently, the number of driver assistance systems in a vehicle is increasing. Accordingly, it is becoming important to sort out appropriate information provided from them, because providing too much information may cause driver distraction. To solve such a problem, we focus on a visibility estimation method for controlling the information according to the visibility of a traffic sign. The proposed method sequentially captures a traffic sign by an in-vehicle camera, and estimates its accumulative visibility by integrating a series of instantaneous visibility. By this way, even if the environmental conditions may change temporally and complicatedly, we can still accurately estimate the visibility that the driver perceives in an actual traffic scene. We also investigate the performance of the proposed method and show its effectiveness.

Road Image Update using In-vehicle Camera Images and Aerial Image 国際会議

Masafumi Noda, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Yoshiko Kojima, Takashi Naito

2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2011) 2011年6月7日

開催年月日： 2011年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Baden-Baden, Germany

Road image is becoming important for several
applications such as car navigation systems, traffic environment
research, city modeling. Usually, a road image can be obtained
from an aerial image but the resolution of the aerial image is
often low, or it contains occlusions by obstacles. Therefore, the
update of road image is required. In this paper, we propose a
road image mosaicing method using in-vehicle camera images
and an aerial image. We first perform image registration of road
regions between these images, and then, we generate a large road
image by performing image mosaicing of road regions in invehicle
camera images. In an experiment, we achieved resolution
improvement and occlusions removal, and also succeeded in
update of a large road image.

3-D Line Segment Reconstruction Using an In-Vehicle Camera for Free Space Detection 国際会議

Hiroyuki Uchiyama, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2011) 2011年6月6日

開催年月日： 2011年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Baden-Baden, Germany

Free space detection is very important for vehicle navigation and safe driving. 3-D line segment reconstruction
of a street is important for the free space detection because a street-view includes many line segments. For the free space
detection, we propose a method for reconstructing 3-D line segments in a streetscape using a monocular in-vehicle camera.
The 3-D reconstruction of the line segments is achieved by using each three images from an image sequence. Once accurate
camera poses of these images are obtained, one of the remaining crucial problems is to match the line segments between the
images correctly. A strategy for finding correspondence of the line segments is as follows: First, the correspondences of line
segment candidates are searched by using a two-view constraint. However, the two-view constraint has difficulty on determining
an unique correspondence geometrically. Therefore, the candidates of the line segment correspondences are reduced using
a three-view constraint. In order to improve the accuracy, the proposed method exploits a color feature of the line segment
and a preliminary knowledge of the vehicle motion. Finally, the line segments are reconstructed using the correspondences.
From an experimental result, we confirmed the effectiveness of the proposed method. Application to the free space detection
demonstrated the usefulness of the reconstructed line segments.

Intelligent Traffic Sign Detector: Adaptive Learning Based on Online Gathering of Training Samples 国際会議

Daisuke Deguchi, Mitsunori Shirasuna, Keisuke Doman, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2011) 2011年6月6日

開催年月日： 2011年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Baden-Baden, Germany

This paper proposes an intelligent traffic sign detector using adaptive learning based on online gathering of training samples from in-vehicle camera image sequences. To detect traffic signs accurately from in-vehicle camera images, various training samples of traffic signs are needed. In addition, to reduce false alarms, various background images should also be prepared before constructing the detector. However, since their appearances vary widely, it is difficult to obtain them exhaustively by manual intervention. Therefore, the proposed method simultaneously obtains both traffic sign images and background images from in-vehicle camera images. Especially, to reduce false alarms, the proposed method gathers background images that were easily mis-detected by a previously constructed traffic sign detector, and re-trains the detector by using them as negative samples. By using retrospectively tracked traffic sign images and background images as positive and negative training samples, respectively, the proposed method constructs a highly accurate traffic sign detector automatically. Experimental results showed the effectiveness of the proposed method.

GPGPUによる高速画像処理

出口大輔

日本ロボット学会ロボット工学セミナー第62回シンポジウム「ロボットに使える画像処理技術の最前線」 2011年5月30日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：東京大学武田先端知ビル5F 武田ホール

GPUを汎用計算に利用しようという試みであるGPGPU（General Purpose computing on GPUs）は，近年のGPUの高性能化およびその入手しやすさという特徴から，幅広い分野で高速計算に利用されるようになってきた．一方，画像処理アルゴリズムの多くは並列計算可能なものが多く，少しアルゴリズムを工夫することでCPUの数十倍の高速化を達成できるものも多く存在する．そこで，本講演ではGPGPUを手軽に利用できるCUDAを開発環境として利用し，実例を交えながら計算コストの高い画像処理を簡単に高速化できることを示す．

空撮画像を基準とした車載カメラ画像のモザイキングによる道路画像生成手法の検討

野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小島祥子, 内藤貴志

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年5月20日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：名古屋大学

近年，正確なカーナビゲーションを行うため，高精度な位置や走行に関する情報が付随した地図が必要と
されている．本研究では，このような道路に関する地図の1 つである道路面のみからなる道路画像を生成することを
目的とする．正確な区画線や路面標示の情報を得るため，高解像度かつ道路面に車両などの遮蔽を含まない高品質な
道路画像が必要となる．そのため，本報告では空撮画像と車載カメラ画像を用いて道路画像を生成する手法を提案す
る．提案手法では，空撮画像を基準として用い，時系列の車載カメラ画像を対応付けることで，道路領域のモザイキ
ングを行い，高品質な道路画像を生成する．実際に撮影した空撮画像，車載カメラ画像を用いて実験を行った結果，
提案手法によって道路画像を生成することができた．しかしながら，車載カメラ画像中の駐車車両による遮蔽の残留
や不自然な画像合成などが問題としてみられた．

位置によらない動き特徴を用いた遠隔共同調理映像間の動作対応付け

林泰宏, 内山寛之, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2011年3月

ドライバの視線情報を利用した運転行動予測

上坂竜規, 野田雅文, 目加田慶人, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年5月20日

口唇動作と音声の共起に着目した被写体と話者の不一致検出

熊谷章吾, 道満恵介, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2011年5月14日

開催年月日： 2011年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：筑波大学

ニュース映像中の人物の発言シーンはマルチメディア情報を豊富に含み，資料価値が高い．発言シーンの抽出には顔領域の位置や大きさを利用するアプローチが考えられる．しかし，ナレーションシーンのように被写体と話者が一致していないシーンも存在するため，それだけでは発言シーンを必ずしも抽出できない．そこで我々は，発生する音とそれに伴う口唇動作から得られる複数の音声特徴と画像特徴の相関を利用して被写体と話者の一致・不一致を識別する手法を提案してきた．しかしながら，理想的な環境で撮影した映像に対する評価のみで，実際に放送されるニュース映像に対する評価にとどまっていた．本稿では，理想的な環境で撮影した映像を用いた実験とその結果，および実際に放送されたニュース映像を用いた実験とその結果について報告する．これら2つの実験から，提案手法の有効性および有用性を確認した．

学習型局所画像変換に基づく顔向き変換手法に関する検討

河野雄紀, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年3月1日

MIRU2010若手プログラム報告

玉木徹, 植松裕子, 近藤一晃, 酒井智弥, 島田敬士, 出口大輔, 山下隆義

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2011年3月

視線情報を利用した運転行動予測手法の検討

上坂竜規, 野田雅文, 出口大輔, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2011年3月

誤検出特性を利用した非標識画像の自動収集による標識検出器の構築

白砂光教, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2011年3月

CHLAC特徴の周期性解析による料理映像中の繰り返し調理動作区間の抽出と識別

久原卓, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2011年3月

Accurate and Robust Attitude Estimation of a Moving Vehicle Using MEMS Gyroscopes and a Monocular Camera 国際会議

Norimasa Kobori, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2010 Workshop on Picture Coding and Image Processing (WPCIP 2010) 2010年12月7日

開催年月日： 2010年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

開催地：Winc Aichi

In order to estimate accurate attitude of mobile robots and　vehicles, we propose a hybrid system which combines a lowcost　monocular camera with a gyro sensor. A gyro sensor has　drift errors that accumulate over time. On the other hand, a　camera cannot obtain the rotation continuously in the case　where feature points cannot be extracted from images, although　the accuracy is better than a gyro sensor. To solve　these problems, we propose a method for combining these　sensors based on an Extended Kalman Filter.

車載カメラ映像からの学習サンプルの自動収集による標識検出器の高精度化に関する検討

出口大輔, 道満恵介, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2010年2月

走行シーンの知識を用いた車載カメラ映像中の歩行者検出

浜田大輔, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像センシングシンポジウム(SSII) 2010年6月

自車位置推定のための空撮画像と車載カメラ画像の照合手法の検討

野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小島祥子, 内藤貴志

ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW) 2010年12月

Multimedia supplementation to a cooking recipe text for facilitating its understanding to inexperienced users 国際会議

Ichiro Ide, Yuka Shidochi, Yuichi Nakamura, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Hiroshi Murase

2nd Workshop on Cooking and Eating Activities (CEA2010) 2010年12月

Frontal Face Generation from Multiple Low-Resolution Non-Frontal Faces for Face Recognition 国際会議

Yuki Kono, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

10th International Workshop on Visual Surveillance 2010 2010年11月1日

Improvement of a traffic sign detector by retrospective gathering of training samples from in-vehicle camera image sequences 国際会議

Daisuke Deguchi, Keisuke Doman, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Computer Vision in Vehicle Technology: From Earth to Mars (CVVT2010) 2010年11月

Vehicle Ego-localization by Matching In-vehicle Camera Images to an Aerial Image 国際会議

Masafumi Noda, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Yoshiko Kojima, Takashi Naito

Computer Vision in Vehicle Technology: From Earth to Mars (CVVT2010) 2010年11月

ジオタグ付き写真を用いた風景カテゴリマップ作成手法の検討

王佳妮, 野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2010年10月

複数の画像特徴の統合による道路標識の視認性推定手法

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

ITS(高度交通システム)研究会 2010年9月

ベイズ情報量規準に基づくK-Meansクラスタリングのためのアーキテクチャ

陳則瑋, Chih-Hao Sun, Hsiao-Hang Su, Shao-Yi Chien, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

情報科学技術フォーラム(FIT) 2010年9月

Marker-Free Registration for Electromagnetic Navigation Bronchoscopy under Respiratory Motion 国際会議

Marco Feuerstein, Takamasa Sugiura, Daisuke Deguchi, Tobias Reichl, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori

5th International Workshop on Medical Imaging and Augmented Reality (MIAR2010) 2010年9月

2値パターン拘束と超解像を組み合わせた低解像度QRコード認識

加藤祐二, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2010年9月

Removal of Moving Objects from a Street-View Image by Fusing Multiple Image Sequences 国際会議

Hiroyuki Uchiyama, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

20th IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR2010) 2010年8月1日

A Study on Fast K-Means Clustering with Hierarchical Data Sampling for Image Processing

Tse-Wei Chen, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

Tokai-Section Joint Conference on Electrical and Related Engineering 2010 2010年8月

車載カメラ映像中からの移動物体除去を目的とした複数映像統合手法の比較検討

内山寛之, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2010年8月

Classification of near-duplicate video segments based on their appearance patterns 国際会議

Ichiro Ide, Yuji Shamoto, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Hiroshi Murase

20th IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR2010) 2010年8月

実環境下における道路標識の視認性推定に関する実験的検討

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

電気関係学会東海支部連合大会 2010年8月

物体の顕著度を考慮した歩行者の視認性定量化

若山雅史, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

電気関係学会東海支部連合大会 2010年8月

ドライバの視線情報を用いた運転行動予測手法に関する検討

上坂竜規, 野田雅文, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2010年8月

位置情報付き画像を用いた風景カテゴリマップ作成手法の検討

王佳妮, 野田雅文, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2010年8月

局所VTMを用いた物体のアピアランス変換

高橋友和, 河野雄紀, 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) 2010年7月1日

映像認識と視線検出に着目した安全技術

出口大輔

運転行動の大規模計測と理解に関する国際シンポジウム - ググる時代の安全技術- 2010年7月

多数の色特徴を組み合わせた環境適応型標識検出器の構築に関する検討

出口大輔, 道満恵介, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2010年7月

過去の車載カメラ映像との差分による道路上の不特定障害物検出

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2010年7月

空撮画像と車載カメラ画像中の道路面の時系列照合による自車位置推定

野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小島祥子, 内藤貴志

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2010年7月

複数の画像特徴の統合による道路標識の視認性推定

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2010年7月

複数車載カメラ映像の部分画像選択に基づく移動物体のない映像の生成

内山寛之, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2010年7月

mediaWalker II：ウェブコンテンツと連携したニュース映像アーカイブ閲覧インタフェース

井手一郎, 高橋友和, 木下智義, 奥岡知樹, 出口大輔, 佐藤真一, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2010年7月

適応的特徴選択を用いた人物対応付けによる入退室状況の計測

本田拓也, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

画像センシングシンポジウム(SSII) 2010年6月

Twitterにおける実況書き込み検出手法の検討

小林尊志, 野田雅文, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2010年6月

Estimation of Traffic Sign Visibility Toward Smart Driver Assistance 国際会議

Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Yukimasa Tamatsu

2010 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2010) 2010年6月

顕著度を考慮した歩行者の視認性定量化手法の検討

若山雅史, 道満恵介, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

電子情報通信学会総合大会 2010年3月

口唇動作特徴と音声特徴の共起性に基づく被写体と話者の不一致検出

熊谷章吾, 道満恵介, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2010年5月

画像特徴と音声特徴の統合利用による結婚式映像のシーン分類

澤井一基, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2010年5月

HOG特徴を用いた映像中の人物の周期的動作検出に関する検討

久原卓, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2010年3月

Wikipediaエントリを用いたニュース字幕中の人物の名寄せ

鈴木規之, 奥岡知樹, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2010年3月

カメラとジャイロセンサを組み合わせた高精度な姿勢推定

小堀訓成, 出口大輔, 高橋友和, 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) 2010年3月

ニュース映像間の意味構造を利用したWikipedia情報の拡張

奥岡知樹, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

情報処理学会全国大会 2010年3月

ニュース映像間の時系列意味構造を利用したWikipedia記事のマルチメディア化

奥岡知樹, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2010年3月

フレーム選択型超解像処理を用いた低解像度文字認識手法の提案

大倉直, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2010年3月

動画像を用いた一般物体のカテゴリ識別に関する検討

中村彰吾, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2010年3月

料理レシピをわかりやすくするための理解困難な表現の補足

志土地由香, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 中村裕一, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2010年3月

注視対象の位置関係を利用した車載視線計測システム自動較正の高度化

山城賢二, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋, 樋口和則, 内藤貴志

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2010年3月

猫パーツの抽出とその組み合わせによる猫の顔検出の高精度化

草野孝幸, 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) 2010年3月

超解像を用いた低解像度QRコード画像認識の検討

加藤祐二, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2010年3月

過去の車載カメラ映像との道路面差分による不特定障害物の検出

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2010年3月

CUDAプログラミング演習はじめてのCUDA

出口大輔, 二村幸孝

名古屋GPUコンピューティングセミナー 2009年12月

オープンソースは時代の流れ!?

出口大輔

日本医用画像工学会大会 2009年8月

局所濃淡構造解析に基づく3次元胸部CT像からの気管支領域抽出手法に関する検討

矢野裕章, 出口大輔, フォイヤーシュタインマルコ, 森健策, 北坂孝幸, 末永康仁

日本医用画像工学会大会 2009年8月

Low-resolution Character Recognition by Video-based Super-resolution 国際会議

大倉直, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) 2009年7月

Scene Context 記述法の高度化による物体検出の性能向上

神谷保徳, 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) 2009年7月

カメラとジャイロセンサを組み合わせた移動ロボットの高精度な姿勢推定

小堀訓成, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2009年7月

市街地映像マップと2台の車載カメラを用いた自車位置推定

内山寛之, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2009年7月

色変動を考慮した生成型学習による道路標識検出器の構築

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2009年7月

車両の姿勢・速度情報を利用した車載カメラ画像からの路面標示認識

野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小島祥子, 内藤貴志

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2009年7月

車載カメラ映像からの学習サンプルの自動収集による標識検出器の構築

出口大輔, 道満恵介, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2009年7月

車載カメラ映像の道路面経時差分による前方障害物検出

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

画像の認識・理解シンポジウム(MIRU) 2009年7月

View Hallucination: 大量の顔画像を用いた自由な視点からの顔画像の推定

高橋友和, 河野雄紀, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

Visual Computing/グラフィクスとCAD合同シンポジウム 2009年6月1日

GPUによる高速画像処理～実例でわかるGPGPU～

出口大輔

画像センシングシンポジウム(SSII) 2009年6月

Wikipediaを利用したニュース映像アーカイブへの自動索引付け

奥岡知樹, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

デジタルコンテンツシンポジウム 2009年6月

実世界シナリオに基づく大量映像の自動再編簒

井手一郎, 出口大輔, 村瀬洋, 高橋友和

科研「情報爆発IT基盤」シンポジウム 2009年6月

過去の車載カメラ映像との道路面差分による前方障害物の検出

久徳遙矢, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 目加田慶人, 村瀬洋

画像センシングシンポジウム(SSII) 2009年6月

SIFT Feature-based Motion Estimation for Bronchoscope Tracking

羅雄彪, フォイヤーシュタインマルコ, 出口大輔, 北坂孝幸, 末永康仁, 今泉和良, 長谷川好規, 森健策

日本医用画像工学会大会 2009年8月

Automatic Calibration of an In-vehicle Gaze Tracking System Using Driver's Typical Gaze Behavior 国際会議

Kenji Yamashiro, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Kazunori Higuchi, Takashi Naito

2009 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2009) 2009年6月

Ego-localization using Streetscape Image Sequences from In-vehicle Cameras 国際会議

Hiroyuki Uchiyama, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

2009 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2009) 2009年6月

Recognition of Road Markings from In-Vehicle Camera Images by a Generative Learning Method 国際会議

Masafumi Noda, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase, Yoshiko Kojima, Takashi Naito

IAPR Conference on Machine Vision Applications (MVA) 2009 2009年5月

2枚の顔画像から正面顔を推定する手法に関する検討

河野雄紀, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2009年3月1日

入退室解析のための色特徴を用いた人物対応付けに関する検討

本田拓也, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2009年3月

車載カメラ映像から多様な標識画像を収集するための逆方向追跡に関する検討

出口大輔, 道満恵介, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2009年3月

料理レシピにおける形容表現抽出手法の検討

志土地由香, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2009年3月

局所特徴を用いた猫の顔検出に関する予備的検討

草野孝幸, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電子情報通信学会総合大会 2009年3月

放送映像における準同一映像区間の出現パターンによる分類

社本裕司, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2009年3月

A method for accelerating bronchoscope tracking based on image registration by using GPU 国際会議

Takamasa Sugiura, Daisuke Deguchi, Marco Feuerstein, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Kensaku Mori

SPIE Medical Imaging 2009 2009年2月

Automatic mediastinal lymph node detection in chest CT 国際会議

Marco Feuerstein, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Shingo Iwano, Kazuyoshi Imaizumi, Yoshinori Hasegawa, Yasuhito Suenaga, Kensaku Mori

SPIE Medical Imaging 2009 2009年2月

気管支鏡ガイダンスシステムのための自動気管支構造認識手法の開発

太田峻輔, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 長谷川好規, 今泉和良, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

医用画像研究会(MI) 2009年1月

An improved method for automated recognition of bronchial tree structure by optimizing combinations of candidate anatomical names 国際会議

Takayuki Kitasaka, Shunsuke Ota, Daisuke Deguchi, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Yoshinori Hasegawa, Kazuyoshi Imaizumi, Shingo Iwano, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2009年6月

若手が国際的に活躍するために（仮題）

玉木徹, 植松裕子, 近藤一晃, 酒井智弥, 島田敬士, 出口大輔, 山下隆義

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2009年12月

Construction of cascaded traffic sign detector using generative learning 国際会議

Keisuke Doman, Daisuke Deguchi, Tomokazu Takahashi, Yoshito Mekada, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

4th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2009) 2009年12月

Labeling News Topic Threads with Wikipedia Entries 国際会議

Tomoki Okuoka, Tomokazu Takahashi, Daisuke Deguchi, Ichiro Ide, Hiroshi Murase

1st International Workshop on Content-Based Audio/Video Analysis for Novel TV Services (CBTV2009) 2009年12月

多数の顔画像を用いて顔向きの変換を行うView hallucinationの提案

河野雄紀, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2009年11月1日

料理レシピ中の初心者に理解困難な表現の抽出

志土地由香, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 中村裕一, 村瀬洋

マルチメディア・仮想環境基礎研究会(MVE) 2009年11月

空撮画像と時系列車載カメラ画像との照合による自車位置推定

野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小島祥子, 内藤貴志

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2009年11月

複数映像統合による車載カメラ映像からの移動物体除去

内山寛之, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2009年11月

車載カメラを用いた道路標識の視認性推定のための画像特徴の検討

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋, 玉津幸政

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2009年11月

View Hallucinationを用いた顔画像推定におけるパッチサイズに関する検討

河野雄紀, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2009年9月1日

GPUによる高速画像処理

出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

画像応用技術専門委員会 2009年9月

人物存在確率マップを用いた車載カメラ映像からの歩行者検出の検討

浜田大輔, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2009年9月

放送映像からの地名別風景ショットの抽出

王佳妮, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2009年9月

空撮画像と車載カメラ画像の照合による自車位置推定の検討

野田雅文, 高橋友和, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 小島祥子, 内藤貴志

電気関係学会東海支部連合大会 2009年9月

複数映像統合による車載カメラからの移動物体除去手法の検討

内山寛之, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2009年9月

頭部パーツの位置関係を考慮した猫の顔検出手法に関する検討

草野孝幸, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

電気関係学会東海支部連合大会 2009年9月

Automated Anatomical Labeling of Bronchial Branches Extracted from CT Datasets Based on Machine Learning and Combination Optimization and Its Application to Bronchoscope Guidance 国際会議

Kensaku Mori, Shunsuke Ota, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Shingo Iwano, Yoshinori Hasegawa, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

12th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2009) 2009年9月

開催年月日： 2009年

記述言語：英語会議種別：ポスター発表

This paper presents a method for the automated anatomical labeling of bronchial branches extracted from 3D CT images based on machine learning and combination optimization. We also show applications of anatomical labeling on a bronchoscopy guidance system. This paper performs automated labeling by using machine learning and combination optimization. The actual procedure consists of four steps: (a) extraction of tree structures of the bronchus regions extracted from CT images, (b) construction of AdaBoost classifiers, (c) computation of candidate names for all branches by using the classifiers, (d) selection of best combination of anatomical names. We applied the proposed method to 90 cases of 3D CT datasets. The experimental results showed that the proposed method can assign correct anatomical names to 86.9% of the bronchial branches up to the sub-segmental lobe branches. Also, we overlaid the anatomical names of bronchial branches on real bronchoscopic views to guide real bronchoscopy.

DOI： 10.1007/978-3-642-04271-3_86

色変動を考慮した生成型学習法を用いたカスケード型標識検出器

道満恵介, 出口大輔, 高橋友和, 目加田慶人, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2008年12月

街並み画像系列と2台の車載カメラの画像系列との照合による自車の走行位置推定

内山寛之, 出口大輔, 高橋友和, 井手一郎, 村瀬洋

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2008年12月

PLUTO: A Common CAD Platform for Multiorgan Multidisease CAD (MoMd-CAD) 国際会議

Yukitaka Nimura, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga

RSNA (Radiological Society of North America) Scientific Assembly and Annual Meeting Program 2008 2008年11月

CT値分布特徴を用いた3次元胸部CT像からの気管支領域抽出手法の検討

矢野裕章, 出口大輔, フォイヤーシュタインマルコ, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

日本コンピュータ外科学会 2008年10月

GPUを用いた気管支鏡カメラ動き推定処理の高速化に関する検討

杉浦貴優, 出口大輔, フォイヤーシュタインマルコ, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 今泉和良, 長谷川好規

日本コンピュータ外科学会 2008年10月

気管支鏡追跡のため気管支鏡像特徴点抽出に関する研究

羅雄彪, フォイヤーシュタインマルコ, 出口大輔, 北坂孝幸, 末永康仁, 今泉和良, 長谷川好規, 森健策

日本コンピュータ外科学会 2008年10月

造影胸部CT画像からの縦隔リンパ節の自動検出

フォイヤーシュタインマルコ, 出口大輔, 北坂孝幸, 岩野信吾, 今泉和良, 長谷川好規, 末永康仁, 森健策

日本コンピュータ外科学会 2008年10月

CT値分布特徴を用いた3次元胸部CT像からの気管支領域内画素抽出法の検討

矢野裕章, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

電気関係学会東海支部連合大会 2008年9月

A Method for Accelerating Bronchoscope Tracking Based on Image Registration by GPGPU 国際会議

Takamasa Sugiura, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga

International Workshop on Augmented environments for Medical Imaging and Computer-aided Surgery (AMI-ARCS) 2008 2008年9月

Improvement of Accuracy of Marker-Free Bronchoscope Tracking Using Electromagnetic Tracker Based on Bronchial Branch Information 国際会議

Kensaku Mori, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Yoshinori Hasegawa, Kazuyoshi Imaizumi, Hirotsugu Takabatake

11th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2008) 2008年9月

GPUを用いた気管支鏡カメラ動き推定処理の高速化

杉浦貴優, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

日本医用画像工学会大会 2008年8月

GPUを用いた気管支鏡カメラ動き推定処理の高速化

杉浦貴優, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

日本VR医学会 2008年8月

仮想呼吸動に対するマーカレス気管支鏡追跡手法の性能評価

出口大輔, 石谷和愛, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 今泉和良, 長谷川好規

日本医用画像工学会大会 2008年8月

Augmented display of anatomical names of bronchial branches for bronchoscopy assistance 国際会議

Shunsuke Ota, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Yoshinori Hasegawa, Kazuyoshi Imaizumi, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

4th International Workshop on Medical Imaging and Augmented Reality (MIAR2008) 2008年8月

計算機支援医用画像診断のための共通基盤システムの開発

二村幸孝, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

日本医用画像工学会大会 2008年8月

An improved method for bronchoscope tracking using an electromagnetic tracker without fiducial markers 国際会議

Daisuke Deguchi, Kazuyoshi Ishitani, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Yoshinori Hasegawa, Kazuyoshi Imaizumi

22st International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2008) 2008年6月

Automated anatomical labeling of bronchaial branches using multiple classifiers and its application to bronchoscopy guidance 国際会議

Shunsuke Ota, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Yoshinori Hasegawa, Kazuyoshi Imaizumi, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

22st International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2008) 2008年6月

Fiducial-free bronchoscope tracking using ultra-tiny electromagnetic tracker based on non-rigid transformation technique 国際会議

Kensaku Mori, Kazuyoshi Ishitani, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Yoshinori Hasegawa, Kazuyoshi Imaizumi

22st International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2008) 2008年6月

GPU を利用した局所濃淡構造解析の高速化に関する検討

二村幸孝, 森直史, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

医用画像研究会(MI) 2008年5月

Automated anatomical labeling of bronchial branches using multiple classifiers and its application to bronchoscopy guidance based on fusion of virtual and real bronchoscopy 国際会議

Shunsuke Ota, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Yoshinori Hasegawa, Kazuyoshi Imaizumi, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

SPIE Medical Imaging 2008 2008年2月

気管支の変形に対応したマーカレス気管支鏡位置追跡手法に関する検討

石谷和愛, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 今泉和良, 長谷川好規

医用画像研究会(MI) 2008年1月

超小型位置センサを用いたマーカレス気管支鏡位置追跡手法の精度改善に関する検討

出口大輔, 石谷和愛, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 今泉和良, 長谷川好規

医用画像研究会(MI) 2008年1月

気管支鏡ナビゲーションシステムのための磁気式位置センサと気管支鏡カメラの対応付け手法に関する検討

石谷和愛, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 今泉和良, 長谷川好規

日本コンピュータ外科学会 2007年11月

複数の識別器の利用による気管支枝名自動対応付け手法に関する検討

太田峻輔, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 長谷川好規, 今泉和良, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

コンピュータ支援画像診断学会大会 2007年11月

磁気式位置センサを用いたマーカレス気管支鏡位置追跡手法の改善

出口大輔, 石谷和愛, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 今泉和良, 長谷川好規

日本コンピュータ外科学会 2007年11月

Bronchoscope Tracking Without Fiducial Markers Using Ultra-tiny Electromagnetic Tracking System and Its Evaluation in Different Environments 国際会議

Kensaku Mori, Daisuke Deguchi, Kazuyoshi Ishitani, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Yoshinori Hasegawa, Kazuyoshi Imaizumi, Hirotsugu Takabatake

10th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2007) 2007年10月

A method for bronchoscope tracking using position sensor without fiducial markers 国際会議

Daisuke Deguchi, Kazuyoshi Ishitani, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Yoshinori Hasegawa, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

21st International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2007) 2007年6月

分岐特徴を利用した気管支鏡誘導システムのための観察部位特定手法の改善

篠原里代子, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2007年3月

A method for bronchoscope tracking using position sensor without fiducial markers 国際会議

Daisuke Deguchi, Kazuyoshi Ishitani, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

SPIE Medical Imaging 2007 2007年2月

Compensation of Electromagnetic trackintg system using an optical tracker and its application to bronchoscopy navigation system 国際会議

Kensaku Mori, Kazuyoshi Ishitani, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

SPIE Medical Imaging 2007 2007年2月

Easy and stable bronchoscope camera calibration technique for bronchoscope navigation system 国際会議

Kazuyoshi Ishitani, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

SPIE Medical Imaging 2007 2007年2月

3次元並列型画像処理ライブラリの構築とその性能評価

平野靖, 出口大輔, 高橋友和, 北坂孝幸, 伊藤文彦, 森健策, 萩原兼一, 末永康仁

コンピュータ支援画像診断学会大会 2006年10月

固有空間画像照合法を用いた気管支鏡ナビゲーションのための観察部位識別法に関する検討

篠原里代子, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2006年3月

Branch identification method for CT-guided bronchoscopy based on eigenspace image matching between real and virtual bronchoscopic images 国際会議

Riyoko Shinohara, Kensaku Mori, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

SPIE Medical Imaging 2006 2006年2月

A preliminary study on introduction of a magnetic tracking sensor for bronchoscope navigation system 国際会議

Kazuyoshi Ishitani, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

International Workshop on Augmented environments for Medical Imaging and Computer-aided Surgery (AMI-ARCS) 2006 2006年10月

多臓器・多疾病のための統合型ソフトウェアフレームワークの開発

二村幸孝, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

コンピュータ支援画像診断学会大会 2006年10月

早期相と晩期相の3次元CT像を用いた肝細胞がん検出手法の開発

林雄一郎, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 目加田慶人, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎

コンピュータ支援画像診断学会大会 2006年10月

気管支鏡誘導システムのための固有空間画像照合法を用いた気管支鏡観察部位推定法に関する検討

篠原里代子, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

日本コンピュータ外科学会 2006年10月

簡便な気管支鏡カメラキャリブレーション手法に関する検討

石谷和愛, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

日本コンピュータ外科学会 2006年10月

超小型磁気式位置センサを用いたマーカレス気管支鏡位置追跡手法

出口大輔, 石谷和愛, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

日本コンピュータ外科学会 2006年10月

画像間位置合わせ処理を利用した気管支鏡ナビゲーションシステムの開発

森健策, 北坂孝幸, 出口大輔, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博, 末永康仁

日本呼吸器内視鏡学会 2006年5月

Bronchoscope Tracking Based on Image Registration Using Multiple Initial Starting Points Estimated by Motion Prediction 国際会議

Kensaku Mori, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Calvin R. Maurer Jr.

9th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2006) 2006年10月

2時相の3次元CT像を用いた肝臓がん検出手法に関する検討

林雄一郎, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 目加田慶人, 末永康仁, 鳥脇純一郎, 縄野繁

医用画像研究会(MI) 2006年9月

多時相CT像からの肝臓がん抽出手法の開発

林雄一郎, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 目加田慶人, 鳥脇純一郎

電気関係学会東海支部連合大会 2006年9月

多臓器・多疾病コンピュータ支援診断システムの開発

二村幸孝, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

電気関係学会東海支部連合大会 2006年9月

気管支鏡ナビゲーションシステムにおける磁気式位置センサ補正法に関する検討

石谷和愛, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

電気関係学会東海支部連合大会 2006年9月

気管支鏡ナビゲーションシステムにおける簡便なカメラキャリブレーション手法に関する検討

石谷和愛, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

医用画像研究会(MI) 2006年9月

超小型位置センサを用いたマーカレス気管支鏡位置追跡手法に関する検討

出口大輔, 石谷和愛, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

医用画像研究会(MI) 2006年9月

CT値分布推定を用いた4時相腹部3次元CT像からの複数臓器領域の抽出

坂下牧子, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

日本医用画像工学会大会 2006年7月

CT値分布推定を用いた4時相腹部3次元CT像からの複数臓器領域の抽出手法

坂下牧子, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

医用画像研究会(MI) 2006年7月

多臓器・多疾病を対象とする統合型診断支援システムの開発

二村幸孝, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

日本医用画像工学会大会 2006年7月

気管支鏡ナビゲーションシステムにおける磁気式位置センサ導入に関する検討

石谷和愛, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

日本医用画像工学会大会 2006年7月

Detection of liver cancer regions from dynamic CT images 国際会議

Yuichiro Hayashi, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yoshito Mekada, Yasuhito Suenaga

20th International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2006) 2006年6月

Image-based bronchoscope tracking using motion predication and multiple searches 国際会議

Kensaku Mori, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

20th International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2006) 2006年6月

マイクロCT画像を用いた肺微細構造の解析および雑音除去手法の検討

佐藤嘉晃, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 鳥脇純一郎, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

コンピュータ支援画像診断学会大会 2005年11月

泡画像検出処理による実内視鏡カメラの動き推定性能の改善

出口大輔, 篠原里代子, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

日本医用画像工学会大会 2005年7月

A method for bronchoscope tracking by combining a position sensor and image registration 国際会議

Daisuke Deguchi, Kenta Akiyama, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Jun-ichi Hasegawa, Junichiro Toriwaki, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

19th International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2005) 2005年6月

Real BronschoscopyとVirtualized Bronchoscopyの融合による気管支鏡ナビケーション

森健策, 北坂孝幸, 出口大輔, 末永康仁

日本呼吸器内視鏡学会 2005年5月

複数時相CT像からのCT値分布推定を用いた肝臓領域抽出手法

松岡寿典, 出口大輔, 林雄一郎, 北坂孝幸, 森健策, 目加田慶人, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎

日本生体医工学会 2005年4月

イメージレジストレーションと位置センサを用いた気管支鏡動き推定手法の改善

秋山健太, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

パターン認識・メディア理解研究会(PRMU) 2005年3月

早期相・晩期相からのCT値分布推定による肝臓領域抽出手法の開発

林雄一郎, 出口大輔, 松岡寿典, 北坂孝幸, 森健策, 目加田慶人, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎

医用画像研究会(MI) 2005年1月

イメージレジストレーションと位置センサを用いた気管支鏡動き推定処理に関する検討

出口大輔, 秋山健太, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

医用画像研究会(MI) 2005年1月

肺標本のマイクロCT画像からの肺胞領域抽出手法に関する検討

佐藤嘉晃, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 鳥脇純一郎, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

電気関係学会東海支部連合大会 2005年9月

多臓器・多疾病を対象とする統合型コンピュータ支援画像診断システムの開発

二村幸孝, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

コンピュータ支援画像診断学会大会 2005年11月

早期相と晩期相を用いた肝細胞がん検出に関する検討

林雄一郎, 出口大輔, 目加田慶人, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 鳥脇純一郎

コンピュータ支援画像診断学会大会 2005年11月

泡画像検出処理による実気管支鏡カメラの動き推定性能の改善

出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 鳥脇純一郎, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博

日本コンピュータ外科学会 2005年11月

Hybrid Bronchoscope Tracking Using a Magnetic Tracking Sensor and Image Registration 国際会議

Kensaku Mori, Daisuke Deguchi, Kenta Akiyama, Takayuki Kitasaka, Calvin R. Maurer Jr., Yasuhito Suenaga, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

8th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2005) 2005年10月

磁気式位置センサを用いた気管支内視鏡ナビゲーションに関する予備的検討

秋山健太, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 鳥脇純一郎, 名取博, 高畠博嗣, 森雅樹

日本コンピュータ外科学会 2004年12月

多時相CT像からのCT値分布推定を用いた肝臓領域抽出手法の検討

出口大輔, 林雄一郎, 森健策, 目加田慶人, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎

コンピュータ支援画像診断学会大会 2004年12月

超小型磁気式位置センサを用いた気管支内視鏡ナビゲーションに関する検討

秋山健太, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

電気関係学会東海支部連合大会 2004年9月

Fast and Accurate Bronchoscope Tracking using Image Registration and Motion Prediction 国際会議

Jiro Nagao, Kensaku Mori, Tsutomu Enjoji, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Jun-ichi Hasegawa, Junichiro Toriwaki, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori

7th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2004) 2004年9月

Improved camera-tracking method by combining motion prediction and image registration for bronchoscope navigation system 国際会議

Kensaku Mori, Tsutomu Enjoji, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Junichiro Toriwaki, Hiroshi Natori, Hirotsugu Takabatake

18th International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2004) 2004年6月

前立腺摘出標本に基づく仮想針生検システムの評価

福嶋慶繁, 出口大輔, 目加田慶人, 森健策, 村瀬洋, 鳥脇純一郎, 野口正典

医用画像研究会(MI) 2004年5月

New image similarity measures for bronchoscope tracking based on image registration between virtual and real bronchoscopic images 国際会議

Kensaku Mori, Tsutomu Enjoji, Daisuke Deguchi, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Junichiro Toriwaki, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori

SPIE Medical Imaging 2004 2004年2月

イメージレジストレーションと動き予測を利用した気管支鏡動き推定精度向上に関する検討

出口大輔, 圓城寺努, 森健策, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 高畠博嗣, 名取博

医用画像研究会(MI) 2004年1月

造影3次元腹部X線CT像からの肝臓領域抽出手法の開発

林雄一郎, 出口大輔, 森健策, 目加田慶人, 鳥脇純一郎

医用画像研究会(MI) 2004年1月

気管支鏡カメラ動き推定における画像間類似度の比較・検討

圓城寺努, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎

コンピュータ支援画像診断学会大会 2003年12月

3次元腹部X線CT像からのCT値分布の自動解析に基づいた肝臓領域抽出手法の開発

出口大輔, 林雄一郎, 森健策, 目加田慶人, 鳥脇純一郎

コンピュータ支援画像診断学会大会 2003年12月

New Image Similarity Measure for Bronchoscope Tracking Based on Image Registration 国際会議

Daisuke Deguchi, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Jun-ichi Hasegawa, Junichiro Toriwaki, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori

6th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2003) 2003年11月

前立腺仮想針生検による穿刺条件の評価

出口大輔, 目加田慶人, 村瀬洋, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 野口正典

日本エム・イー学会東海支部学術集会 2003年10月

気管支内視鏡カメラの動き推定処理における新しい画像間類似度計算法の提案とその評価

圓城寺努, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 長谷川純一, 鳥脇純一郎

電気関係学会東海支部連合大会 2003年10月

情報増強バーチャルエンドスコピー、in シンポジウム:手術シミュレーションと術中イメージングナビゲーション

鳥脇純一郎, 森健策, 林雄一郎, 出口大輔

日本外科系連合学会 2003年6月

New calculation method of image similarity for endoscope tracking based on image registration in endoscope navigation 国際会議

Daisuke Deguchi, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga, Jun-ichi Hasegawa, Junichiro Toriwaki, Hiroshi Natori, Hirotsugu Takabatake

17th International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS2003) 2003年6月

解剖学的情報を用いた仮想前立腺モデルに対する仮想針生検

小玉晋也, 出口大輔, 森健策, 目加田慶人, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 野口正典

医用画像研究会(MI) 2003年5月22日

実気管支鏡のカメラ動き推定処理における画像間類似度計算法の改善

出口大輔, 森健策, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 名取博, 高畠博嗣

医用画像研究会(MI) 2003年1月

仮想病変に対する前立腺針生検シミュレーションとその評価

出口大輔, 森健策, 目加田慶人, 長谷川純一, 鳥脇純一郎, 野口正典

コンピュータ支援画像診断学会大会 2002年11月

Camera motion tracking of real bronchoscope using epipolar geometry analysis and CT derived bronchoscopic images 国際会議

Daisuke Deguchi, Kensaku Mori, Jun-ichi Hasegawa, Junichiro Toriwaki, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori

SPIE Medical Imaging 2002 2002年2月

前立腺摘出標本画像に基づく針生検シミュレーションシステムに関する基礎的検討

山口晃弘, 出口大輔, 森健策, 目加田慶人, 鳥脇純一郎, 野口正典

医用画像研究会(MI) 2002年4月

前立腺針生検シミュレーションシステムの開発と検査の有効性評価への応用

山口晃弘, 出口大輔, 森健策, 目加田慶人, 鳥脇純一郎, 野口正典

日本生体医工学会 2002年5月

オプティカルフロー解析と類似度計算を用いた実内視鏡カメラの動き推定

出口大輔, 森健策, 鳥脇純一郎, 長谷川純一, 名取博, 高畠博嗣

日本コンピュータ外科学会 2001年11月

A method for tracking the camera motion of real endoscope by epipolar geometry analysis and virtual endoscopy system 国際会議

Kensaku Mori, Daisuke Deguchi, Jun-ichi Hasegawa, Yasuhito Suenaga, Junichiro Toriwaki, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori

4th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2001 2001年10月

オプティカルフロー解析に基づく実内視鏡カメラの動き推定

出口大輔, 森健策, 鳥脇純一郎, 長谷川純一, 高畠博嗣, 名取博

日本医用画像工学会大会 2001年7月

開催年月日： 2001年

記述言語：日本語会議種別：口頭発表（一般）

This paper describes a method for tracking the camera motion of a real endoscope for the endoscope navigation system. The proposed method estimates the 3D camera motion by using an optical flow analysis. We directly estimate the camera motion (translation and rotation) from the measured optical flow. We applied the proposed method to a real endoscopic video and an X-ray CT image. The experimental results showed that the proposed method could estimate the motion satisfactorily.

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<出口 大輔>

講演・口頭発表等 - 出口 大輔

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