YUYA MOROTO 諸戸 祐哉

諸戸 祐哉 Yuya Moroto
画像・動画像等のマルチメディア信号処理,視線・脳活動等のバイオインフォマティクスに関する研究に加え,それらを協調的に扱う異種データ解析に関する研究に従事.解析には,深層学習をはじめとした機械学習,統計的分析や多変量解析等を主に使用している.
IEEE Graduate Student Member,電子情報通信学会 会員.工学士 (情報科学),情報科学修士.

[CV] in English updated on July 12, 2021

E-mail: moroto [at] lmd [dot] ist [dot] hokudai [dot] ac [dot] jp

経歴 職歴 論文誌 国際会議 国内学会 講演 受賞 学会活動その他 訪問者

 

経歴

  • 2012年4月-2015年3月 三重県立四日市高等学校
  • 2015年4月-2019年3月 北海道大学 工学部
  • 2016年8月-2016年9月 経済同友会インターンシッププログラム1期 三菱樹脂株式会社(現:三菱ケミカル株式会社)インターン
  • 2019年4月-2021年3月 北海道大学大学院情報科学院 修士課程
  • 2020年4月-2022年3月 似鳥国際奨学財団 北海道ITみらい人材奨学生
  • 2021年4月-現在 北海道大学大学院情報科学院 博士後期課程
  • 2021年4月-現在 日本学術振興会 特別研究員DC1
  • 2021年9月-10月 CyberAgent AI Lab リサーチインターン
  • 2022年4月- JEES・三菱商事科学技術学生奨学金 奨学生

職歴

非常勤講師

2021年度

  • 北海学園大学 工学部「プロジェクト実習」(後期)

2022年度

  • 北海学園大学 工学部「プロジェクト実習」(後期)

ティーチングアシスタント/ティーチングフェロー

2019年度

  • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」(前期)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」(前期・後期)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習 II」(前期・後期)
  • 北海道地区国立大学教養教育連携授業 (前期・後期)

2020年度

  • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」(前期)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」(前期・後期)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習 II」(前期・後期)
  • 北海道地区国立大学教養教育連携授業 (前期・後期)

2021年度

  • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか?」(前期)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」(前期・後期)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習 II」(前期・後期)
  • 北海道地区国立大学教養教育連携授業 (前期)

2022年度

  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」(前期・後期)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習 II」(前期)
  • 北海道地区国立大学教養教育連携授業 (前期)

リサーチアシスタント

2021年度

  • データ関連人材育成プログラム (D-DRIVE) に関わる研究補助 (SRA採択,前期・後期) [link]

2022年度

  • データ関連人材育成プログラム (D-DRIVE) に関わる研究補助 (SRA採択,前期) [link]

研究業績

 

論文誌

  1. 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: テキストおよび画像情報に基づくFocal Lossを導入した深層学習による冬期路面状態の分類,” 土木学会 AI・データサイエンス論文集 (採録決定済)
  2. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Human-Centric Emotion Estimation Based on Correlation Maximization Considering Changes with Time in Visual Attention and Brain Activity,” IEEE Access, vol. 8, pp. 203358-203368, 2020. (2020IF 3.745)  [paper]
  3. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Few-shot Personalized Saliency Prediction Based on Adaptive Image Selection Considering Object and Visual Attention,” Sensors 20, no. 8: 2170, 2020. (2020IF 4.066)  [paper]
  4. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Tensor-Based Emotional Category Classification via Visual Attention-Based Heterogeneous CNN Feature Fusion,” Sensors 20, no. 7: 2146, 2020. (2020IF 4.066)  [paper]

 

国際会議

  1. 〇Yingrui Ye, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Affective Embedding Framework with Semantic Representations from Tweets for Zero-shot Visual Sentiment Prediction,” in Proceedings of ACM Multimedia Asia (accepted for publication)
  2. 〇Ryota Goka, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Shoot Event Prediction From Soccer Videos by Considering Players’ Spatio-Temporal Relations,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) (accepted for publication)
  3. 〇Yingrui Ye, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Visual Sentiment Prediction Using Cross-way Few-Shot Learning Based on Knowledge Distillation,” in Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 3838-3842, 2022.10.
  4. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Few-shot Personalized Saliency Prediction with Similarity of gaze Tendency Using Object-based Structual Information,” in Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 3823-3827, 2022.10.
  5. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Human Emotion Recognition Using Multi-Modal Biological Signals Based on Time Lag-Considered Correlation Maximization,” in Proceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp.4683-4687, 2022.5. [link] [presentation file]
  6. 〇Yingrui Ye, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Visual Sentiment Prediction Using Few-shot Learning via Distribution Relations of Visual Features,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp.217-218, 2021.10.

     [link]

  7. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Few-Shot Personalized Saliency Prediction Using Person Similarity Based on Collaborative Multi-Output Gaussian Process Regression,” in Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1469-1473, 2021.9.  [link]  [presentation file]
  8. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Human Emotion Estimation Using Multi-Modal Variational AutoEncoder with Time Changes,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp.82-83, 2021.3. [link]
  9. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Estimation of User-Specific Visual Attention Considering Individual Tendency Toward Gazed Objects,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp.554-555, 2020.10. [link]
  10. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Estimation of Person-Specific Visual Attention via Selection of Similar Persons,” in Proceedings of IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp.1-2, 2020.9. [link]
  11. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Estimation of User-Specific Visual Attention Based on Gaze Information of Similar Users,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp.486-487, 2019.10. [link]
  12. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Estimation of Emotion Labels via Tensor-based Spatiotemporal Visual Attention Analysis,” in Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp.4105-4109, 2019.9. [link]
  13. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “User-Specific Visual Attention Estimation Based on Visual Similarity and Spatial Information in Images,” in Proceedings of IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp.479-480, 2019.5. [link]
  14. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Estimation of Visual Attention via Canonical Correlation between Visual and Gaze-based Features,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp.229-230, 2019.3. [link]
  15. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “User-centric Visual Attention Estimation Based on Relationship Between Image and Eye Gaze Data,” in Proceedings of IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp.44-45, 2018.10. [link]

 

国内会議

  1. 〇五箇 亮太, 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “サッカー競技のスカウティング映像における選手間の時空間的関係を考慮した不確実性に基づくシュートイベント予測に関する検討,” 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2022
  2. Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama: “Few-shot personalized saliency prediction via person similarity using tensor-based regression,” 第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU 2022), 2022. 
  3. 〇叶 穎睿, 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “知識蒸留を用いたFew-shot Learningに基づく画像の感情ラベル推定に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 46, no. 6, pp. 171-175, 2022.2.
  4. 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “画像中の物体情報を考慮したユーザ類似度に基づく個人に特化した注視領域の推定に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 44, no. 6, pp. 181-186, 2022.2.
  5. 〇叶 穎睿, 諸戸 祐哉, 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,” 令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 123-124, 2021.11.
  6. 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “路面画像を用いた異常検知に基づく路面状態の識別に関する検討,” 令和2年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 118-119, 2020.11.
  7. 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “画像注視時のヒトの感情推定のための視線特徴の推定に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 44, no. 6, pp. 85-89, 2020.2.
  8. 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “Sparse Bayesian Learningに基づく注視領域の時間変化を考慮したヒトの感情推定に関する検討,” 令和元年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 149-150, 2019.11.
  9. 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “視線情報を考慮した画像のテンソル表現に基づく感情ラベル推定に関する検討 –複数ユーザの推定結果の統合に基づく高精度化–,” 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), pp. 1-4, 2019.7.
  10. 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “画像の視覚的および空間的特徴に基づくユーザに特化した注視領域推定の高精度化に関する検討 ~視覚的特徴の類似度と推定精度の関係性に関する一考察~,” イメージ・メディア・クオリティ研究会 (IMQ), pp. 13-16, 2019.7.
  11. 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “画像注視時の注視領域の時間変化を考慮したテンソル解析に基づく感情推定に関する検討,” 平成30年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 137-138, 2018.11.

 

講演

  1. 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “[特別講演]路面画像を用いた深層学習に基づく路面状態の識別に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 165-169, 2021.2.

 

受賞等

  1. JEES・三菱商事科学技術学生奨学金 奨学生認定(2022年3月)
  2. 2021 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest (2022年2月) (叶ほか, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2021,共著者として受賞)
  3. The 2021 IEEE Sapporo Section Encouragement Award (2022年2月)
  4. 日本学生支援機構 第一種奨学金 特に優れた業績による奨学金返還全学免除 (2021年6月)
  5. 電子情報通信学会北海道支部学生奨励賞 (2021年3月)
  6. IEEE LifeTech2021 Excellent Poster (On-site) Award Winners: Bronze Prize (2021年3月)
  7. 令和2年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (2020年11月)
  8. 日本学術振興会 特別研究員DC1(2021年4月,採択率20%)
  9. The 2019 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize (2020年2月)
  10. 似鳥国際奨学財団 北海道みらいIT人材奨学金 奨学生認定(2020年1月,北海道で5名の選出)
  11. 2nd Prize IEEE LifeTech 2019 Excellent Paper Award (2019年3月)
  12. IEEE GCCE 2018 Outstanding Paper Award (2018年10月)

 

学会活動

査読

  • JSNAI (人工知能学会全国大会) 2022

 

その他

  • 寳金総長に伝えたい!(2021年1月) [link]
  • AI Lab リサーチインターンシップ2021に参加してみて(2021年11月) [link]

 

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