研究者詳細 - 出口　大輔

MISC - 出口　大輔

分割表示 >> ／全件表示 13 件中 1 - 13 件目

画像解析の最前線

出口大輔, 村瀬洋

日本AEM学会誌31 巻 ( 1 ) 頁： 1 - 1 2023年3月

担当区分：筆頭著者記述言語：日本語

This paper presents history and evolution of object detection technologies in recent years. Since the introduction of face detection technology by P. Viola and M. Jones in the early 2000s, various object detection methods have been pro-posed. In particular, deep learning technology has been attracted much attention at IMAGENET Large Scale Visual Recognition Challenge 2012, many excellent object detection methods using deep learning have been proposed. Therefore, this paper focuses on object detection technologies and explains how they have evolved from the past to the present.

車載カメラを用いた周囲環境認識技術

出口大輔

車載テクノロジー6 巻 ( 8 ) 頁： 9 - 9 2019年5月

自動運転のための運転知能と今後の展開

鈴木達也, 赤井直紀, 出口大輔

人工知能34 巻 ( 2 ) 頁： 206 - 206 2019年3月

視線情報の時系列パターンに基づく行動の識別～視線遷移と瞬きを手がかりとした調理作業の識別～

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

画像ラボ29 巻 ( 6 ) 頁： 14 - 14 2018年6月

深層学習を活用した環境理解技術

出口大輔, 川西康友, 村瀬洋

光学47 巻 ( 3 ) 頁： 106 - 106 2018年3月

記述言語：日本語

In recent years, the demand for autonomous vehicles and advanced driving support systems has been increasing. Understanding of the surrounding environment is a fundamental and indispensable function for realizing these systems. Therefore, environment recognition using in-vehicle cameras has attracted attention. In the fields of image recognition and computer vision, object detection and scene understanding are being actively developed, and state-of-the-art methods based on deep learning are showing potential for accurate results with less computation time. In addition, developments in hardware such as GPUs provide the potential to accelerate deep learning computations, and it will become possible to equip consumer vehicles with this technology. With this background, this paper surveys the state-of-the-art methods for environment recognition, focusing on pedestrian detection and semantic segmentation.

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

川西康友, 浅井康博, 西堀研人, 出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋, 高橋友和

画像ラボ27 巻 ( 3 ) 頁： 19 - 19 2016年3月

記述言語：日本語

警察の捜査では，大量の監視カメラ映像の中から対象の人物を探すことが，膨大な人的コストをかけて人手で行われている．これを画像処理によって監視カメラ映像を絞り混むことで支援する技術が求められている．そこで我々は監視カメラ映像中から検出された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うことを目的として研究している．人物絞り込みは，漏れをいかに減らすかが重要であるが，1枚の画像から手荷物所持の有無を判定する場合，体により手荷物が隠れてしまい正しく判定できない場合がある．そこで，本稿では我々が提案した，複数方向から撮影された人物画像を利用した手荷物所持判定手法について解説する．

空間的な人数分布推定のための記憶型回帰

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

画像ラボ25 巻 ( 12 ) 頁： 55 - 55 2014年12月

記述言語：日本語

カメラを用いた群集解析は公共の安全やマーケテイングなどに需要がある。我々は群集解析の中でも、小領域毎の人数を求める空間的な人数分布推定の実現を目指している。しかし、カメラから離れた場所では人物閣の遮蔽が発生するため、空間的な人数分布を正しく推定することは困難である。そこで本稿では、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紹介する。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、予め群集の見えに遮蔽が含まれているため、遮蔽に頑健な人数分布推定手法が実現される。

空撮画像と車載カメラ画像の対応付け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

O plus E34 巻 ( 6 ) 頁： 522 - 522 2012年6月

画像認識とGPU

出口大輔, 井手一郎, 村瀬洋

日本ロボット学会誌28 巻 ( 3 ) 頁： 28 - 28 2010年4月

記述言語：日本語

我々が普段使用しているPCには，モニターへの映像出力や3D描画処理において重要な役割を担うGPU（Graph-ics Processing Unit）が必ずといってよいほど搭載されている．また，PlayStation 3やXbox 360等のゲーム機にも高性能なGPUが搭載されるようになっており，その性能を活かした臨場感あふれるゲームを体験できるようになった．特に，ここ数年のGPUの性能向上は著しく，その演算性能が1TFLOPS（FLoating point Operations Per Second）を超える製品も発売されるようになっている．従来，GPUは2Dや3Dの描画処理を担当する演算装置であったが，近年の高性能化に伴い，GPUを描画処理以外に利用しようという試みが注目を集めている．これはGPGPU（General-Purposecomputation on GPU）と呼ばれており，物理シミュレーション，数値計算，信号解析，画像処理・認識，などの様々な分野で広く利用されるようになってきている．

PLUTO: 医用画像診断支援共通プラットフォーム

二村幸孝, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

Medical Imaging Technology26 巻 ( 3 ) 頁： 187 - 187 2008年5月

CAD最前線2007 III 統合化システム多臓器・多疾病医用画像診断支援システム「PLUTO」

二村幸孝, 出口大輔, 北坂孝幸, 森健策

INNERVISIONインナービション22 巻 ( 12 ) 頁： 45 - 45 2007年12月

学会参加だより「MICCAI2006」

出口大輔

CADM News Letter ( 49 ) 頁： 14 - 14 2007年1月

学会参加だより MICCAI2006

出口大輔

Medical Imaging Technology24 巻 ( 5 ) 頁： 433 - 433 2006年11月

　前のページ - 次のページ　

<出口 大輔>

MISC - 出口 大輔

<出口　大輔>

MISC - 出口　大輔