過去のお知らせ
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長谷山教授がNoMaps Conference 2020にて講演します！
当研究室の長谷山教授が，2020年10月14日（水）から18日(日）まで札幌市にて行われている，クリエイティブコンベンション NoMapsにて講演を行います．
本セッションは，10月14日 (水)17:00開始となっております．
また，北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センターの事業DS-Designに参画している修士二年の赤松君，柳君の発表も行われます．
詳細情報や聴講申込は下のサイトをご覧ください．
https://no-maps.jp/program/conference/data_science -
マルチメディア解析に関する国際論文誌MTAP (Impact Factor=2.313) に論文が採録されました！
当研究室から投稿した以下の論文が、国際論文誌Multimedia Tools and Applications (MTAP) に採録されました。
本論文は東京電力ホールディングス株式会社との共同研究による成果になります！
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama “Deterioration level estimation via neural network maximizing category-based ordinally supervised multi-view canonical correlation”, Multimedia Tools and Applications (Accepted for publication)
https://www.springer.com/journal/11042/ -
CEATEC 2020 ONLINE に出展します！
当研究室では，2020年10月20日～2020年10月23日に開催されるCEATEC 2020 ONLINEにて，総務省 戦略的情報通信研究開発推進事業 (SCOPE) の研究成果を発表します！札幌市のディジタルサイネージ空間を実証拠点とした観光コンテンツを推薦する人工知能システムを是非ご覧ください．https://www.ceatec.com/ja/
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当研究室の長谷山教授が北海道大学 副学長に着任致しました！
長谷山教授は、現在、情報科学研究院長と数理・データサイエンス教育研究センター長も務められており、これらも引き続き兼任となります。
https://www.hokudai.ac.jp/introduction/gov/yakuin.html -
The 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW)のオンライン開催にて当研究室の学生４名が発表をしました！
(1) Kaito Hirasawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Important Scene Detection Based on Anomaly Detection using Long Short-Term Memory for Baseball Highlight Generation”
(2) Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Person-Specific Visual Attention via Selection of Similar Persons”
(3) Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Image Retrieval with Data Augmentation of Sentence Labels Based on Paraphrasing”
(4) Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “An Estimation Method of Candidate Region for Superimposing Information Based on Gaze Tracking Data in Soccer Videos”
また，修士１年の平澤君がhonorable mention for best paper awardを受賞しました！おめでとうございます！ -
IEEE ISMARに採録されました！
VRとMRに関する国際会議 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality 2020 (ISMAR 2020: http://ismar20.org/ )にメディアダイナミクス研究室より投稿した以下の論文が採録されました！
Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Multimedia Information Retrieval for Mixed Interaction Based on Cross-modal Retrieval and Hand Gesture Browsing” -
当研究室の脳科学に関する研究成果が信号処理系トップジャーナルIEEE Transactions on Signal Processing (Impact Factor=5.025)に採録されました！
Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Brain Decoding of Viewed Image Categories via Semi-supervised Multi-view Bayesian Generative Model,” IEEE Transactions on Signal Processing (Accepted for publication)
https://signalprocessingsociety.org/…/ieee-transactions…
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当研究室所属の学生4名が日本学術振興会 特別研究員に採用内定されました！
3名がDC1、1名がDC2で採用内定を受けています。おめでとうございます！ -
学位記が授与されました！
当研究室修士2年生の李 宗曜君が修士の学位を授与されました。また、学院長賞も授与されています。誠におめでとうございます！ -
長谷山教授が札幌市教育委員会データサイエンス教育アドバイザーに就任しました！
数理・データサイエンス教育研究センター長を務めておられる長谷山教授が，このたび，札幌市教育委員会データサイエンス教育アドバイザーに就任しました．長谷山教授は，札幌市教育委員会及び札幌市立高等学校長に対し，データサイエンスに関する助言・支援を行います．詳細は以下の北海道大学プレスリリースからご覧いただけます．https://www.hokudai.ac.jp/news/pdf/200907_pr.pdf
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北海道大学工学部情報エレクトロニクス学科メディアネットワークコースの紹介動画を公開しました！
学部・学科紹介のオンライン開催に伴い，メディアダイナミクス研究室が本動画を作成しました．コース内の８つの研究室について，研究成果・研究設備を交えて紹介しています．とても見応えのある動画ですので，是非ご覧ください！！https://www.youtube.com/watch?v=85U1UrZU1G4&feature=youtu.be
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土木学会論文集F3（土木情報学）に論文が採用されました！
専門家の視線情報を解析し，類似データ検索を高度化する研究が，土木学会の論文集に採用されました．前田圭介，斉藤僚汰，髙橋翔，小川貴弘，長谷山美紀，“視線データと点検データの正準相関に基づく道路橋点検のための類似点検データ検索”， 土木学会論文集F3（土木情報学）https://www.jstage.jst.go.jp/browse/jscejcei/-char/ja/
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ITE Transactions on Media Technology and Applicationsに論文が採録されました！
長岡技術科学大学 岩橋・原川研究室との共同研究成果が査読付論文誌ITE Transactions on Media Technology and Applicationsに採録されました。Kazuma Ohtomo, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Masahiro Iwahashi: “Personalized Recommendation of Tumblr Posts Using Graph Convolutional Networks with Preference-aware Multimodal Features,” ITE Transactions on Media Technology and Applications (Accepted for publication)https://www.ite.or.jp/content/mta/
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研究成果が海外雑誌「Tyre Trends」へ掲載されました！
住友ゴム工業株式会社との共同研究の成果に関する記事が，海外の専門雑誌「Tyre Trends」へ掲載されました。本内容は以下の研究成果に関連する内容となっております。
– 斉藤直輝, 小川貴弘, 長谷山美紀, “電子顕微鏡画像および配合量を用いたゴム材料の特性曲線の推定に関する検討 ,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 261–164, 2019.
– Ren Togo, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimating regions of deterioration in electron microscope images of rubber materials via a transfer learning-based anomaly detection model,” IEEE Access, vol. 7, pp. 162395-162404, 2019.
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長谷山教授によるデータサイエンスに関する講義が放映されます！
長谷山教授によるデータサイエンスに関する放送大学の講義がBS放送にて下の日程で放映されます．
2020年8月8日（土）21時45分～（再放送：2020年8月9日（日）12時45分～）：
キャリアアップ講座 データサイエンス基礎から応用 第２回 画像処理とAI～AIの歴史と実社会応用に向けた取り組みを学ぶ～2020年8月15日（土）21時45分～（再放送：2020年8月16日（日）12時45分～）：
キャリアアップ講座 データサイエンス基礎から応用 第３回 画像処理とAI～人間センシングを通してAIの持続的高度化を学ぶ～データサイエンスに関する技術的な話題や，応用事例を紹介します．ぜひご覧ください！
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コンシューマーエレクトロニクスに関する国際会議 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2020: http://www.ieee-gcce.org/2020/)にメディアダイナミクス研究室より投稿した以下の10件の論文が採録されました！
(1) Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Complexity Evaluation of Medical Image Data for Classification Problem Based on Spectral Clustering”
(2) Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Question Answering for Estimation of Seen Image Contents from Multi-Subject fMRI Responses”
(3) Kaito Hirasawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Important Scene Prediction of Baseball Videos Using Twitter and Video Analysis Based on LSTM”
(4) Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Face Synthesis via User Manipulation of Disentangled Latent Representation”
(5) Yun Liang, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Images Matched with Audio-Induced Brain Activity via Modified DGCCA”
(6) Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of User-Specific Visual Attention Considering Individual Tendency Toward Gazed Objects”
(7) Taisei Hirakawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, “Cross-Domain Recommendation via Multi-Layer Graph Analysis Using User-Item Embedding”
(8) Takaaki Higashi, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Viewed Images Using Individual and Shared Brain Responses”
(9) Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Music Playlist Generation Based on Reinforcement Learning Using Acoustic Feature Map”
(10) Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interest Level Estimation Based on Feature Integration Considering Distribution of Partially Paired User’s Behavior, Videos and Posters”
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3件の論文が、IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (IF=0.334)に採録されました！
当研究室の下記の3件の論文が、電子情報通信学会の英語論文誌に採録されました。
(3)は、関西大学の棟安・吉田研究室との共同研究成果です。(1) Takahiro Ogawa, Keisuke Maeda, Miki Haseyama: “Inpainting via Sparse Representation Based on a Phaseless Quality Metric,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences(Accepted for publication)
(2) Keisuke Maeda, Kazaha Horii, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Multi-task Convolutional Neural Network Leading to High Performance and Interpretability via Attribute Estimation,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences(Accepted for publication)
(3) Soh Yoshida, Mitsuji Muneyasu, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Heterogeneous-Graph-Based Video Search Reranking Using Topic Relevance,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences(Accepted for publication)
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IEEE ICME Workshop of Artificial Intelligence in Sports (AI-Sports) のオンライン開催にて当研究室の平澤君が発表をしました！
Kaito Hirasawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
‘Mvgan Maximizing Time-lag Aware Canonical Correlation for Baseball Highlight Generation’ -
IEEE Access (Impact Factor=3.745)に論文が採録されました！
人間の動作情報を用いた興味関心の推定に関する研究が、国際論文誌IEEE Accessに採録されました．
Keisuke Maeda, Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Estimation of Interest Levels from Behavior Features via Tensor Completion Including Adaptive Similar User Selection,” IEEE Access (Accepted for publication) -
CBM (IF=2.286) に論文が採録されました！
異常検知に基づき医用画像のデータセット構築を支援する研究がComputers in Biology and Medicineへ採録されました。
Ren Togo, Haruna Watanabe, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Deep convolutional neural network-based anomaly detection for organ classification in gastric X-ray examination,” Computers in Biology and Medicine, 2020. (Accepted for publication)