NEWS お知らせ

当研究室から投稿していたインテリアコーディネート画像検索に関する研究成果がマルチメディア情報検索分野の国際論文誌International Journal of Multimedia Information Retrieval (MMIR) に採録されました！
Ren Togo, Yuki Honma, Maiku Abe, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Similar interior coordination image retrieval with multi-view features,” International Journal of Multimedia Information Retrieval (MMIR), 2022. (IF=2.533) (Accepted)
https://www.springer.com/journal/13735

[1] He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “A Multimodal Interpretable Visual Question Answering Model Introducing Image Caption Processor”
[2] Tsubasa Kunieda, Ren Togo, Noriko Nishioka, Yukie Shimizu, Shiro Watanabe, Kenji Hirata, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama: “Prediction of Amyloid-β Positivity Using QSM Images Based on Bootstrap Your Own Latent”
[3] Ryo Shichida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Analysis of Relationships Between Visual Cognitive Contents and Response of Each Brain Region via Visual Question Answering”
[4] Hiroki Okamura, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “GCN-Based Collaborative Filtering Considering Personality Bias”
[5] Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Modal Image Retrieval Considering Semantic Relationships With Object Information”
[6] Yuhu Feng, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Refinement of Gaze-Based Image Caption for Image Retrieval”
[7] Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Content-Based Image Retrieval Using Effective Synthesized Images From Different Camera Views via pixelNeRF”
[8] Ryota Goka, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Shoot Event Prediction From Soccer Videos by Considering Players’ Spatio-Temporal Relations”
[9] Kazuki Yamamoto, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Platform Recommendation Considering Common Users’ Preferences Based on Preference Propagation GraphNet”
[10] Masato Kawai, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Free-Viewpoint Sports Video Generation Based on Dynamic NeRF Considering Time Series”
[11] Yutaka Yamada, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Trend Prediction of Students’ Mock Examination Results Using Matrix Completion”

https://www.ieee-gcce.org/2022/

2022年7月25日（月）〜7月28日（木）の日程で開催された国内最大規模の画像認識系の国内会議である第25回 画像の認識・理解シンポジウムMIRU2022にて当研究室から5件の発表を行いました！
また，D2李宗曜君，D2柳凛太郎がMIRU学生奨励賞を受賞しました！
■　OL3A-3 Database-adaptive transfer learning for question answering-based re-ranking in cross-modal retrieval, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
■　OL4B-2 Union-set Model Adaptation for Semantic Segmentation Using Multiple Source Domains with Subset Label Spaces, Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
■　OS3A-5 自然言語における恣意性を用いた潜在変数モデルに基づく概念表現学習, 中川 真, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北大)
■　IS2-74 COVID-19 Detection Based on Masked Image Modeling Using Vision Transformer, Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
■　IS3-49 Few-Shot Personalized Saliency Prediction via Person Similarity Using Tensor-Based Regression, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
https://sites.google.com/view/miru2022

画像に対する様々な攻撃に対して，ロバストな画像分類を可能とするAdversarial defenseに関する研究成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.847)に採択されました．
Jiahuan Zhang, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Regularization Meets Enhanced Multi-Stage Fusion Features: Make CNN More Robust Against White-box Adversarial Attacks,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
https://www.mdpi.com/journal/sensors

マルチメディア系国際会議IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA AND EXPO Workshop (ICME-WS) AI-Sportsにて当研究室から以下の1件の発表を行いました．
Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Transformer Based Multimodal Scene Recognition in Soccer Videos,” ICME-WS AI-Sports, 2022.
https://ai-sports22.github.io/

Zongao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Learning Intra-Domain Style-Invariant Representation for Unsupervised Domain Adaptation of Semantic Segmentation,” Pattern Recognition, 2022 (Accepted for publication).
https://www.journals.elsevier.com/pattern-recognition

次世代のインフラ維持管理を切り拓く最先端のデータ駆動型研究について語られています．
また，本記事の中には，長谷山教授がセンター長を務める『数理・データサイエンス教育研究センター』の発足記念で開催された『北海道発　情報連携による防災・減災のイノベーションシンポジウム』についても紹介されています．

http://www.decnet.or.jp/publication/publication02.html

コンシューマエレクトロニクスに関する国際会議IEEE ICCE-TW 2022 (2022 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan)に当研究室より３件の発表を行いました。

1. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Multi-scale Defect Detection from Subway Tunnel Images with Spatial Attention Mechanism,”2022 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW 2022), 2022.
2. Tsuyoshi Masuda, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Action Classification Based on LSTM Using First and Third Person Videos of Engineers Inspecting Bridges,” 2022 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW 2022), 2022.
3. Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Scene Retrieval in Soccer Videos by Spatial-temporal Attention with Video Vision Transformer,” 2022 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW 2022), 2022.
   http://www.icce-tw.org/index.html

システム・コンピュータ・通信に関する国際会議International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communicationsで当研究室より１件の発表を行いました。

1. Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Interest Level Estimation Using Behavior Information through Multi-View Feature Integration Considering Partial and Ordered Labels,”2022 International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC 2022), 2022.
   https://www.itc-cscc2022.org/

当研究室から投稿していたモデル適応に関する研究成果がコンピュータビジョン分野のトップカンファレンスEuropean Conference on Computer Vision (ECCV) 2022に採択されました．
https://eccv2022.ecva.net/

• Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Union-set Multi-source Model Adaptation for Semantic Segmentation,” European Conference on Computer Vision (ECCV), 2022. (Accepted)

本拠点では，データサイエンス・AIを駆使し，産学官・地域連携による融合研究を推進します．
地域の強みや特色を活かし，社会実装を加速するデータ駆動型融合研究によって，新たな価値をこの北海道から創出していきます．

2022年6月22日～24日に開催されている日本画像学会年次大会にて、当研究室の小川准教授が以下の招待講演を行いました。
異分野連携によるデータ駆動型のAI研究に関する取り組み
北海道大学　小川 貴弘

報道の映像は、下記のサイトで閲覧可能です。
https://www3.nhk.or.jp/sapporo-news/20220624/7000047846.html

調印式では、当研究室教授で、北海道大学・長谷山美紀 副学長（北海道大学大学院情報科学研究院長）と北海道開発局・橋本幸 局長による調印と説明が行われました。
https://www.hokudai.ac.jp/news/pdf/220624_pr.pdf

北海道内に膨大に存在する道路標識や道路照明の点検において，時間や費用がかかっていた課題を自動診断により解決する試みです．
https://www3.nhk.or.jp/sapporo-news/20220621/7000047705.html

世界トップの画像処理系国際会議The 29th IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP、開催地：FRANCE BORDEAUX、採択率：45%)に当研究室から投稿した以下の7件の論文が採択されました。
①
Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
IMPROVING MODEL ADAPTATION FOR SEMANTIC SEGMENTATION BY LEARNING MODEL-INVARIANT FEATURES WITH MULTIPLE SOURCE-DOMAIN MODELS
②
Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
ASSESSMENT OF IMAGE MANIPULATION USING NATURAL LANGUAGE DESCRIPTION: QUANTIFICATION OF MANIPULATION DIRECTION
③
Ziwen Lan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
GCN-BASED MULTI-MODAL MULTI-LABEL ATTRIBUTE CLASSIFICATION IN ANIME ILLUSTRATION USING DOMAIN-SPECIFIC SEMANTIC FEATURES
④
Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
GAUSSIAN DISTRIBUTED GRAPH CONSTRAINED MULTI-MODAL GAUSSIAN PROCESS LATENT VARIABLE MODEL FOR ORDINAL LABELED DATA
⑤
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
FEW-SHOT PERSONALIZED SALIENCY PREDICTION WITH SIMILARITY OF GAZE TENDENCY USING OBJECT-BASED STRUCTURAL INFORMATION
⑥
Yuhu Feng, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
HUMAN-CENTRIC IMAGE RETRIEVAL WITH GAZE-BASED IMAGE CAPTIONING
⑦
Yingrui Ye, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
VISUAL SENTIMENT PREDICTION USING CROSS-WAY FEW-SHOT LEARNING BASED ON KNOWLEDGE DISTILLATION

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，機械学習・データマイニングのトップレベルのカンファレンスEuropean Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2022 (採択率 26%) に採択されました！

• Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Summarizing Data Structures with Gaussian Process and Robust Neighborhood Preservation,” ECML PKDD, 2022. (Accepted)
  https://2022.ecmlpkdd.org/

2022年7月25日（月）〜7月28日（木）に開催予定の画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2022）にて当研究室から4件の発表を行います。尚、2件がロングオーラル(18.97%)、1件がショートオーラル(28.16%)に採択されております。
(ロングオーラル)

• Zongao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Union-set Model Adaptation for Semantic Segmentation Using Multiple Source Domains with Subset Label Spaces,” MIRU2022.
• Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,Database-adaptive transfer learning for question answering-based re-ranking in cross-modal retrieval, MIRU2022.
  (ショートオーラル)
• 中川真, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “自然言語における恣意性を用いた潜在変数モデルに基づく概念表現学習,” MIRU2022.
  （ポスター）
• Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “COVID-19 Detection Based on Masked Image Modeling Using Vision Transformer,” MIRU2022.
  https://sites.google.com/view/miru2022

2022年5月30日に北海道大学　フロンティア応用科学研究棟（鈴木章ホール）で開催された＜北海道大学「新」数理・データサイエンスセンター発足記念＞「北海道発「情報連携による防災・減災のイノベーション～教育・人材育成・先端研究・地方創生・産学官地域連携」シンポジウム」にて、当研究室教授で、数理・データサイエンス教育研究センター長 (北海道大学副学長）の長谷山先生が開会挨拶を行いました。
本シンポジウムでは、
・国土交通省 北海道開発局長 橋本 幸 様
・国土交通省 水管理・国土保全局 河川計画課 河川情報企画室長 藤田 士郎 様
・東日本高速道路株式会社 北海道支社 道路事業部長 林 正幸 様
・厚真町長 宮坂 尚市朗 様
・株式会社セコマ 代表取締役会長 丸谷 智保 様
・北海道大学客員教授・愛媛大学防災情報研究センター 教授 中前 茂之 様
の講演および
・北海道大学 工学研究院 教授 高野 伸栄 様
の講評・閉会挨拶が行われました。
現地90名、オンライン300名の参加者が本シンポジウムに参加しました。

https://www.mdsc.hokudai.ac.jp/wordpress/wp-content/uploads/2022/05/2022-05-30-02-E.pdf

当研究室から投稿していた，映像視聴中の生体信号を用いたユーザの関心度推定に関する論文が，システム・コンピュータ等に関する国際会議International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC) に採択されました．
Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multi-view Feature Integration Considering Partial and Ordered Labels on Content and Behavior Data,” ITC-CSCC, 2022. (Accepted)
https://www.itc-cscc2022.org/