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北海道大学 情報科学研究科 メディアダイナミクス研究室 Laboratory of Media Dynamics

NEWS

令和3年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会での当研究室の発表に関して、修士1年生の櫻井君、学部4年生の小野寺君、吉田君が若手優秀論文発表賞を受賞しました!
おめでとうございます!

櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “メタデータを考慮した楽曲グラフ探索に基づく強化学習を用いた楽曲プレイリスト生成に関する検討”, 令和3年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.108-109 (2021)

小野寺 望, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “Shilling attackの状況下における グラフ解析に基づく推薦システムの脆弱性の検証”, 令和3年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.121-122 (2021)

吉田 将規, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “Audio-visual立体化モデルを用いた画面外音声検出に関する検討ー自己教師あり学習手法に基づくAudio-visual特徴表現の導入ー”, 令和3年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.158-159 (2021)

https://www.ieice.org/hokkaido/shibukai2021/

強化学習に基づく楽曲推薦に関する研究成果が論文誌ITE Transactions on Media Technology and Applications (MTA)に採録されました.

Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Deep Reinforcement Learning-based Music Recommendation with Knowledge Graph Using Acoustic Features,” ITE Transactions on Media Technology and Applications (MTA), 2021. (Accepted for publication)

https://www.ite.or.jp/content/mta/

当研究室から投稿していたガウス過程潜在変数モデルに関する研究成果が国際論文誌IEEE Access (Impact Factor 3.367)に採択されました.
Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Feature Integration through Semi-supervised Multimodal Gaussian Process Latent Variable Model with Pseudo-labels for Interest Level Estimation” IEEE Access, 2021.

https://ieeeaccess.ieee.org/

小川准教授がアドバイザーとして参画するAI/eye Riverワーキングに関して、以下で紹介されました。
1. “解析活用へ初会合 河川管理、AIで高度化”, 北海道建設新聞 (2021)
2. “河川構造物監視自動化 開発局 AI画像解析技術を活用”, 北海道通信 (2021)

https://www.decn.co.jp/?p=123797
https://dotsu.co.jp/reports/result/6199

メディアダイナミクス研究室では、対象とする研究領域の拡大に伴い、教育・研究理念の表現、研究室ブランドの一層の強化を目指し、新たに研究室ロゴマークを策定しました。
このロゴマークは、当研究室が目指す『知能』と『メディア』の融合を表しています。ロゴの外観では、知能の中枢を司る脳がネットワークにより表現されています。また、中心部分の『M』は、当研究室の強みであるマルチメディア解析やマルチモーダル技術を表現しています。

https://www.facebook.com/hokkaidoUniv.lmd/

メディアダイナミクス研究室に10月より3名の研究生が入学しました。また、11月に5名の学部3年生が配属しました。
現在、研究室のメンバーはスタッフ・学生、総勢43名となりました!

2021年11月5日~11月6日にかけて開催された令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会にて,以下の8件の発表を行いました.

– 画像特徴の表現能力が世界モデルのパフォーマンスに与える影響の検証, 大羽賀 駿也, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

– メタデータを考慮した楽曲グラフ探索に基づく強化学習を用いた楽曲プレイリスト生成に関する検討, 櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

– Shilling attackの状況下におけるグラフ解析に基づく推薦システムの脆弱性の検証, 小野寺 望, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

– Few-shot Learningを用いた感情ラベル推定における複数のデータセット利用に関する初期検討, 叶 穎睿, 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

– グラフ畳み込みネットワークに基づくアニメイラストのマルチラベル画像認識に関する検討, 蘭 子文, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

– テキスト入力型画像操作における操作領域に着目した精度評価に関する検討, 渡邉 優宇人, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

– 自己教師あり学習を導入した潜在変数モデルによる低次元特徴の抽出に関する検討, 渡部 航史, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

– Audio-visual立体化モデルを用いた画面外音声検出に関する検討 —自己教師あり学習手法に基づくAudio-visual特徴表現の導入—, 吉田 将規, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

https://www.ieice.org/hokkaido/shibukai2021/

10月20日から10月24日にかけて中国成都市にてハイブリッド開催されているマルチメディア分野のトップカンファレンス ACM International Conference on Multimedia 2021 (ACM MM 2021) にてOral paperの発表を行いました!なお今年の口頭発表採択率は9.2%でした。

– Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Database-adaptive Re-ranking for Enhancing Cross-modal Image Retrieval,” ACM MM, 2021. (Accepted)
https://2021.acmmm.org/

研究代表者として活発に民間企業等との共同研究を実施した若手研究者で、今後の共同研究促進が期待される者を選考する「若手産学共同研究促進事業」研究院長賞に小川准教授が選ばれました。
長谷山研究院長より賞が授与されました!

M1櫻井君がBest Student Presentation Awardを受賞しました!

10月14日にオンラインで開催されたThe 1st Hokkaido Young Professionals Workshopにて以下の発表を行ったM1櫻井君がBest Student Presentation Awardを受賞しました。
おめでとうございます!

【発表タイトル】
Listener Recommendation for Artists and Effective Method with High Explainability

https://r10.ieee.org/sapporo-yp/2021/10/06/call-for-participation-the-1st-hokkaido-young-professionals-workshop/

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