過去のお知らせ
-
札幌駅前通地下歩行空間（チ・カ・ホ）北2条交差点広場西側にて、当研究室開発のKANADE-IIIを公開します！
さっぽろ雪まつりの期間『2020年2月4日～2月11日 (11:00-16:00)』 に札幌駅前通地下歩行空間（チ・カ・ホ）北2条交差点広場西側で、当研究室で開発を行ったKANADE-IIIを公開します。
KANADE-IIIは、あなたの動きを認識し好みを推定することで、札幌の観光画像を推薦してくれる人工知能システムです。
気になる画像に触れてみましょう。好みを理解したKANADE-IIIがあなたに合った観光画像を推薦します。
最先端の情報科学の世界を体験してみましょう。
今回のKANADE-IIIは、タッチやポーズ、音に加え、”スマートフォン”と連携した新たな機能も導入しております。
ご利用希望の方は、現地スタッフにお声がけください。
地下歩行空間をお通りの際には、是非、お立ち寄り下さい！
-
藤後廉先生が特任助教に着任しました！
当研究室で博士研究員をされていた藤後廉先生が、北海道大学数理・データサイエンス教育研究センターの特任助教に着任しました。
誠におめでとうございます！
-
IEEE Lifetech2020に採択されました！
The 2020 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2020)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) Masanao Matsumoto, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘Interest Estimation for Images Using Eye Gaze-based Visual and Text Features via DLPCCA’
(2) Naoki Ogawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘Distress Level Classification of Road Infrastructures via CNN Generating Attention Map’
(3) Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘Estimating Viewed Images with Natural Language Question Answering from fMRI Data’
(4) Genki Suzuki, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘Quantitative Analysis of Engineer’s Skill Using Wearable Sensor Data while Inspecting Highway Bridge’
-
Interpretable AI研究が論文誌に採録されました！
当研究室で研究を進めている解釈可能なAI(Interpretable AI)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！
Kazaha Horii, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Interpretable Convolutional Neural Network Including Attribute Estimation for Image Classification,” ITE Transactions on Media Technology and Applications (Accepted for publication)
-
IEEE ICASSP2020に論文が採択されました。
2020年5月4日～8日にスペイン バルセロナで開催の 45th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (IEEE ICASSP2020)に当研究室から以下の2件の論文が採択されました。
（１）
Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
‘MULTI-VIEW BAYESIAN GENERATIVE MODEL FOR MULTI-SUBJECT FMRI DATA ON BRAIN DECODING OF VIEWED IMAGE CATEGORIES’（２）
Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
‘UNSUPERVISED DOMAIN ADAPTATION FOR SEMANTIC SEGMENTATION WITH SYMMETRIC ADAPTATION CONSISTENCY’ -
2020年1月9日に北海道大学で開催された「第2回フォトエキサイトニクス研究拠点 研究会」にて、当研究室の長谷山教授が講演「AI・ビッグデータ解析に基づいた実観測データからの価値創出」を行いました！
-
当研究室M2 堀井君が受賞致しました！
当研究室修士2年生の堀井風葉君が以下の発表に関して、映像情報メディア学会 優秀研究発表賞を受賞しました！
おめでとうございます！
講演題目：
畳み込みニューラルネットワークにおける解釈性向上のための画像の属性分類に関する一検討
著者：
堀井 風葉，前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀
-
Medical & Biological Engineering & Computing (Impact Factor=2.039)に論文が採録されました！
当研究室から投稿した半教師あり学習に基づく医用画像解析に関する論文が、国際論文誌Medical & Biological Engineering & Computingに採録されました．
Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Chronic gastritis classification using gastric X-ray images with a semi-supervised learning method based on tri-training,” Medical & Biological Engineering & Computing, 2019. (Accepted for publication)
-
中学生へ向けた体験イベントを行いました！
12月21日（土）に中学生を対象とした，AIとデータサイエンスを知って親しむ講義×体感イベント「未来を創り出すデータサイエンスに触れてみよう」第2弾を開催しました！
中学生を対象に，講義や実習などを通して，データサイエンスの魅力について体感してもらいました！
-
株式会社 安藤・間様との共同研究の成果が公開されました！
株式会社 安藤・間様との共同研究の成果が公開されました．本研究は，本研究室の以下の内容と関連した成果となります．
Kentaro Yamamoto, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of drilling energy from tunnel cutting face image based on online learning,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 794-795, 2019.
山本健太郎，原川良介, 小川貴弘，長谷山美紀, “トンネル切羽画像を用いた岩盤の穿孔エネルギー推定に関する初期検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 291-294, 2019.
-
研究成果をリリースしました！
本研究室では，住友ゴム工業株式会社との共同研究によって，タイヤの性能持続開発を加速させるAI技術を新たに確立しました．本技術の活用により，持続可能なモビリティ社会の実現に貢献する安全・安心な高性能タイヤの研究開発を加速させることが可能になります．
-
本研究室の学生が受賞しました！！
令和元年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会にて，博士一年の鈴木元樹君と修士一年の赤松祐亮君が若手優秀論文発表賞を受賞しました！誠におめでとうございます！
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, サッカー映像視聴時の視線データを用いた周辺視に基づく攻撃選手の重要度算出に関する検討
赤松 祐亮, 原川 良介 (長岡技術科学大学), 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 複数変量の生成モデルに基づく画像注視時の脳活動データを用いた画像カテゴリの推定に関する検討
-
映像情報メディア学会 冬季大会 2019にて、長谷山教授がフェロー記念講演を致します！
2019年12月12日(木)・13日(金)に電気通信大学で開催の映像情報メディア学会 冬季大会で、当研究室の長谷山教授が以下のフェロー記念講演を行います。
12月13日（金）10:30～11:00
会場B（東3号館3階306教室）［フェロー記念講演］AI・IoT・ビッグデータ解析に基づいたマルチメディア信号処理による実社会データからの価値創出
本発表では，実社会データからの価値創出を実現するマルチメディア信号処理技術について紹介します．近年，成長の著しいAI・IoT・ビッグデータ解析に関する研究について紹介するとともに，それらを導入したマルチメディア信号処理技術とその実社会応用の研究事例について説明します．さらに，IoT・ビッグデータ解析を導入することで新たに実現可能となる次世代AI技術についてご紹介します．
-
2019年11月28日に東京の（公社）土木学会で開催された「第29回トンネル工学研究発表会」にて、当研究室の長谷山教授が特別講演「AI・IoT・ビッグデータ解析による次世代インフラ維持管理に向けた取り組み」を行いました。
-
電気・情報関係学会北海道支部連合大会にて10件の発表を行いました！
2019年11月9日から10日にかけて室蘭工業大学にて開催された令和元年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会にて以下の10件の発表を行いました！
1.古寺 恵, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, Text-to-image GANに基づくスタイル変換に関する検討 —Image-to-textモデル導入による高精度化—
2. 平澤 魁人, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, Twitterを用いた異常検知に基づく野球映像の重要シーン検出に関する検討
3. 春山 知生, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 複数の特徴量から得られる類似度の統合に基づくサッカー映像における類似場面検索の高精度化に関する検討
4. 鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, サッカー映像視聴時の視線データを用いた周辺視に基づく攻撃選手の重要度算出に関する検討
5. 松本 真直, 斉藤 直輝 (釧路高専), 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 画像注視時の視線データを用いた関心の識別に関する検討 —LDCCAの基づく特徴量の射影による高精度化—
6. 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
7. 王 安, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, Semantic Segmentationに基づく地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討
8. 小川 直輝, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 変状分類におけるGrad-CAM++に基づいたCNNの注目領域の可視化に関する検討
9. 高田 紗弥, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 脳活動データを用いた注視画像の再構成における用いる視覚野の領域に関する検討
10. 赤松 祐亮, 原川 良介 (長岡技術科学大学), 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 複数変量の生成モデルに基づく画像注視時の脳活動データを用いた画像カテゴリの推定に関する検討
-
長谷山教授がジュニア・プログラミング・ワールド2019で講演を致しました！
2019年11月4日に札幌コンベンションセンターで開催された「ジュニア・プログラミング・ワールド2019」にて当研究室の長谷山教授が、北海道大学数理・データサイエンス教育研究センターのセンター長として以下の講演を行いました。
データサイエンスの未来
（北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター センター長 長谷山美紀）
-
IEEE Access (Impact Factor=4.098)に論文が採録されました！
当研究室から投稿したGenerative Adversarial Networkを用いた検索・再検索に関する論文が、国際論文誌誌IEEE Accessに採録されました．
R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama, “Text-to-image GAN-based Scene Retrieval and Re-ranking Considering Word Importance” IEEE Access, 2019. (accepted for publication)
-
IEEE Access (Impact Factor=4.098)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、国際論文誌誌IEEE Accessに採録されました．
本論文は、住友ゴム工業株式会社様との共同研究の成果の一つです．
R. Togo, N. Saito, T. Ogawa, M. Haseyama, “Estimating Regions of Deterioration in Electron Microscope Images of Rubber Materials via a Transfer Learning-Based Anomaly Detection Model,” IEEE Access, 2019. (accepted for publication)
-
「第46回東京モーターショー2019」にて住友ゴム工業株式会社様との共同研究の成果が公開されました！
10/25-11/4日に開催されている「第46回東京モーターショー2019」にて，本研究室と住友ゴム工業株式会社様との共同研究の成果が公開されています．ぜひブースにお立ち寄りください．尚，本成果は以下の研究と関連した内容となっております．
藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “電子顕微鏡画像により撮像されたゴム材料からの異常検知に基づく劣化領域の推定に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 265-268, 札幌, 2019.
http://https://www.tokyo-motorshow.com/
https://car.watch.impress.co.jp/…/ev…/tokyo2019/1214393.html
-
ACM MMSports’19で発表を行いました！
2019年10月21-25日にフランスのNiceで開催されている2nd International ACM Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports (ACM MMSports’19) にて1件の発表を行いました！
Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Retrieval of Similar Scenes Based on Multimodal Distance Metric Learning in Soccer Videos,” 2nd International ACM Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports (ACM MMSports’19), 2019.