NEWS お知らせ

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.

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～

(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”

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。

Kaito Hirasawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
‘Mvgan Maximizing Time-lag Aware Canonical Correlation for Baseball Highlight Generation’

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)

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)

少量の教師データからの胃炎識別に関する研究がWorld Journal of Gastroenterologyへ採録されました。

Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Chronic strophic gastritis detection with a convolutional neural network considering stomach regions,” World Journal of Gastroenterology, 2020. (Accepted for publication)

 

特徴統合を実現する正準相関分析に関する論文が、国際論文誌IEEE Accessに採録されました．

Keisuke Maeda, Yoshiki Ito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Supervised Fractional-order Embedding Geometrical Multi-view CCA (SFGMCCA) for Multiple Feature Integration,” IEEE Access (Accepted for publication)

メディアダイナミクス研究室 小川准教授の以下の記事が、計測自動制御学会の「計測と制御」に掲載されました。

[リレー記事] 「FACE the future」《第17回》ヒューマンセントリックAIによる実社会データからの価値創出

2019年にITE Transactions on Media Technology and Applicationsに掲載された以下の論文が、映像情報メディア学会 丹羽高柳賞論文賞を受賞しました。

Takahiro Ogawa, Kento Sugata, Ren Togo, Miki Haseyama: “Multi-classifier Decision: Integration of Multiple Brain Activity-based Classifications”, ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol.7, no.1, pp.36-44 (2019)

(1) Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘MULTIMODAL IMAGE-TO-IMAGE TRANSLATION FOR GENERATION OF GASTRITIS IMAGES’

(2) Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘SOFT-LABEL ANONYMOUS GASTRIC X-RAY IMAGE DISTILLATION’

(3) Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘VARIATIONAL AUTOENCODER BASED UNSUPERVISED DOMAIN ADAPTATION FOR SEMANTIC SEGMENTATION’

(4) Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘IMAGE RETRIEVAL WITH LINGUAL AND VISUAL PARAPHRASING VIA GENERATIVE MODELS’

(5) Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘ESTIMATION OF VISUAL CONTENTS BASED ON QUESTION ANSWERING FROM HUMAN BRAIN ACTIVITY’

(6) Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘GENERATION OF VIEWED IMAGE CAPTIONS FROM HUMAN BRAIN ACTIVITY VIA UNSUPERVISED TEXT LATENT SPACE’

(7) Kaito Hirasawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘IMPORTANT SCENE DETECTION OF BASEBALL VIDEOS VIA TIME-LAG AWARE DEEP MULTISET CANONICAL CORRELATION MAXIMIZATION’

(8) Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘FEATURE INTEGRATION VIA GEOMETRICAL SUPERVISED MULTI-VIEW MULTI-LABEL CANONICAL CORRELATION FOR INCOMPLETE LABEL ASSIGNMENT’

クロスモーダル検索に関する論文が、国際論文誌IEEE Accessに採録されました．

R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama, “Enhancing Cross-modal Retrieval Based on Modality-specific and Embedding Spaces” IEEE Access, 2020. (accepted for publication)
https://ieeeaccess.ieee.org/

当研究室から投稿していた以下のスポーツAIに関する研究が査読付論文誌ITE Transactions on Media Technology and Applicationsに採録されました。

Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “A Method for Player Importance Prediction from Player Network Using Gaze Position Estimated by LSTM,” ITE Transactions on Media Technology and Applications (Accepted for publication)

本研究は、博士後期課程 鈴木君が実施し、北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センターで公開されたYoutube動画において紹介された内容です。
https://www.youtube.com/watch?v=y8matpU7R44

The 2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW)に当研究室から投稿していた以下の4件の論文が採択されました。

(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”

2020年7月6日～10日にイギリス ロンドンで開催 IEEE International Conference on Multimedia and Expo Workshop of Artificial Intelligence in Sports (AI-Sports) に当研究室から以下の1件の論文が採択されました。

（１）
Kaito Hirasawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
‘Mvgan Maximizing Time-lag Aware Canonical Correlation for Baseball Highlight Generation’

当研究室で研究を進めているユーザ評価を反映した昆虫画像の検索に関する以下の論文が、ITE Transactions on Media Technology and Applicationsに採録されました！

Keisuke Maeda, Susumu Genma, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Image Retrieval Based on Supervised Local Regression and Global Alignment with Relevance Feedback for Insect Identification,” ITE Transactions on Media Technology and Applications (Accepted for publication)

当研究室で研究を進めている視線+深層学習に基づく注視領域推定に関する研究成果がSensors (Impact Factor 3.031)に採録されました。

Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Few-shot Personalized Saliency Prediction Based on Adaptive Image Selection Considering Object and Visual Attention,” Sensors (Accepted for publication)

当研究室で研究を進めている視線+深層学習に基づく感情分析に関する研究成果がSensors (Impact Factor 3.031)に採録されました。

Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Tensor-Based Emotional Category Classification via Visual Attention-Based Heterogeneous CNN Feature Fusion,” Sensors (Accepted for publication)

本日、長谷山先生が学院長/研究院長に就任にされました。

北海道大学において、初の女性理工系部局長となられました。誠におめでとうございます。