NEWS お知らせ

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’

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

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)

https://link.springer.com/journal/11517

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．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.

http://www.ad-hzm.co.jp/info/2019/pre/20191211.html

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．

https://www.hokudai.ac.jp/news/2019/12/ai-1.html

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

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．

https://www.ite.or.jp/winter/2019/program/feature/#F

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

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）

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)

https://ieeeaccess.ieee.org/

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)

https://ieeeaccess.ieee.org/

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

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.

2019年10月15日から18日に大阪で開催された2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019)にて，以下の15件の発表を行いました．尚，本会議では小川准教授がConference Chairを務めました！

(1). Naoki Ogawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Region-based Distress Classification of Road Infrastructures via CNN Without Region Annotation”

(2). Kaito Hirasawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Semantic Shot Classification in Baseball Videos Based on Similarities of Visual Features”

(3). Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,
“Effectiveness Evaluation of Deep Features for Image Reconstruction from fMRI Signals”

(4). Megumi Kotera, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Aesthetic Style Transfer Through Text-to-image Synthesis and Image-to-image Translation”

(5). Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of User-Specific Visual Attention Based on Gaze Information of Similar Users”

(6). Masanao Matsumoto, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interest Estimation for Images Based on Eye Gaze-based Visual and Text Features”

(7). Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multimodal Retrieval of Similar Soccer Videos Based on Optimal Combination of Multiple Distance Measures”

(8). Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimating Viewed Image Categories from fMRI Activity via Multi-view Bayesian Generative Model”

(9). Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene Retrieval Using Text-to-image GAN-based Visual Similarities and Image-to-text Model-based Textual Similarities”

(10). Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Voice-Input Multimedia Information Retrieval System Based on Text-to-image GAN”

(11). Kentaro Yamamoto, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Drilling Energy from Tunnel Cutting Face Image Based on Online Learning”

(12). An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detection of Distress Region from Subway Tunnel Images via U-net-based Deep Semantic Segmentation”

(13). Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A Method for Predicting Importance of Attack Players Based on Multiple Gaze Tracking Data in Soccer Videos”

(14). Ryosuke Sawata, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “The Extraction of Individual Music Preference Based on Deep Time-series CCA”

(15). Yutaka Yamada, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Performance Prediction Method of Examinees Based on Matrix Completion”

2019年10月15日～18日に大阪で開催された2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019)にて，修士１年の赤松君がSilver Prize IEEE GCCE 2019 Excelent Paper Award，修士1年の柳君がOutstanding Prize IEEE GCCE 2019 Excelent Demo! Award, 学部４年の古寺さんがSilver Prize IEEE GCCE 2019 Excelent Poster Award を受賞しました．

Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimating viewed image categories from fMRI activity via multi-view bayesian generative model,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), Osaka, Japan, 2019.

Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Voice-input multimedia information retrieval system based on text-to-image GAN,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), Osaka, Japan, 2019.

Megumi Kotera, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Aesthetic style transfer through text-to-image synthesis and image-to-image translation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 492-Osaka, Japan, 2019.

また、当研究室OBの髙橋翔先生もDemo！でGold Prizeを受賞しています。

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。本研究は、本研究室の以下の発表内容と関連した成果となります。

[1] N. Saito, T. Ogawa and M. Haseyama, “Identification of Reliable
Results for Rubber Material Property Estimation Using Scanning Electron 
Microscope Images and Mix Proportions,” in Proceedings of the 32nd 
International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and 
Communications (ITC-CSCC), 2017, pp. 265-266.

[2] 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.

[3] 斉藤直輝, 小川貴弘, 長谷山美紀, 
“複数の条件で撮像された走査型電子顕微鏡画像を用いたゴム材料の物性値推定に関する検討,” 
映像情報メディア学会技術報告, vol. 41, no. 29, pp. 31–34, 2017.

[4] 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物性値推定に関する検討,”
映像情報メディア学会技術報告, vol. 41, no. 5, pp. 41–45, 2017.

http://www.srigroup.co.jp/newsrelease/2019/sri/2019_088.html

本共同研究では画像解析技術を用いたエキスパート支援システムにより, 暗黙知の共有を目指しています.

https://customers.microsoft.com/…/754956-east-nippon-expres…