過去のお知らせ
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IEEE GCCE2019 にて15件の発表を行いました！
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”
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本研究室の学生が受賞しました！
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。
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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！
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
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当研究室と東日本高速道路株式会社 （NEXCO東日本）との共同研究の取り組みが, MicrosoftのHPに掲載されました！
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…
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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、敵対的生成ネットワークに基づいた映像検索に関する研究成果をまとめたものです。
著者：R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama
題目：Query is GAN: Scene Retrieval with Attentional Text-to-image Generative Adversarial Network -
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、テンソル補完に基づいたユーザの関心度推定に関する研究成果をまとめたものです。
著者：T. Kushima, S. Takahashi, T. Ogawa, M. Haseyama
題目：Interest Level Estimation Based on Tensor Completion via Feature Integration for Partially Paired Users -
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、深層学習に基づいたサッカーの戦術推定に関する研究成果をまとめたものです。
著者：G. Suzuki, S. Takahashi, T. Ogawa, M. Haseyama
題目：Team Tactics Estimation in Soccer Videos Based on a Deep Extreme Learning Machine and Characteristics of the Tactics -
斉藤直輝先生が、釧路工業高等専門学校創造工学科の助教として着任しました！
本研究室で2019年9月まで勤務されていた斉藤直輝博士研究員が、2019年10月より釧路工業高等専門学校創造工学科の助教として着任致しました。
誠におめでとうございます！！
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学部・学科紹介にデモを出展しました！
2019年9月26日に開催された学部・学科紹介に当研究室が取のデモ出展を致しました。
多くの学生（約250名）の学生が来場し、メディアネットワークコースの紹介を聞いて頂きました！ -
IEEE ICIP2019で4件の発表を行いました！
2019年9月22日～25日に台湾の台北で開催の2019 IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP2019)にて、当研究室より以下の4件の発表を行いました。
(1)
Title: NEURAL NETWORK MAXIMIZING ORDINALLY SUPERVISED MULTI-VIEW CANONICAL CORRELATION FOR DETERIORATION LEVEL ESTIMATION
Session: MP.PB: Neural and Deep Networks
Time: Monday, September 23, 14:10 – 15:58
Authors: Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama(2)
Title: GASTRITIS DETECTION FROM GASTRIC X-RAY IMAGES VIA FINE-TUNING OF PATCH-BASED DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Session: MQ.PB: Biomedical Image Processing II
Time: Monday, September 23, 16:30 – 18:18
Authors: Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama(3)
Title: SCENE RETRIEVAL FOR VIDEO SUMMARIZATION BASED ON TEXT-TO-IMAGE GAN
Session: TA.L1: Content Summarization and Semantic Analysis
Time: Tuesday, September 24, 10:30 – 12:18
Authors: Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama(4)
Title: ESTIMATION OF EMOTION LABELS VIA TENSOR-BASED SPATIOTEMPORAL VISUAL ATTENTION ANALYSIS
Session: WP.PF: Sensing, Representation, and Display
Time: Wednesday, September 25, 14:10 – 15:58
Authors: Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama -
2019年9月12日に電子情報通信学会ソサイエティ大会で開催された依頼シンポジウム「生体センシングとモバイルインテリジェンス」にて、当研究室の小川准教授が以下の講演を行いました。
生体情報解析を導入した 次世代AI技術の構築
長谷山美紀、〇小川貴弘 -
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。
本研究は、長岡技術科学大学との共同研究の成果です。著者：R. Harakawa, S.
Takimura , T. Ogawa, M. Haseyama, M. Iwahashi
題目：Consensus Clustering of Tweet Networks via Semantic and Sentiment Similarity Estimation -
MIRU2019にて当研究室より発表を行いました！
2019年7月29日～8月1日にグランキューブ大阪（大阪府立国際会議場）で開催のMIRU2019に当研究室より以下の10件の発表を行いました。
多層グラフを用いたS2-jNMFに基づくツイートクラスタリングに関する検討
滝村 祥司(北大), 原川 良介(長岡技科大), 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北大)画像共有サービスに投稿される観光画像のカテゴリ分類に関する検討-分類結果の信頼性判定による高精度化-
斉藤 直輝, 小川 貴弘(北大), 浅水 仁(釧路高専), 長谷山 美紀(北大)サッカー映像視聴時の複数の視線データを用いた攻撃選手の重要度算出に関する検討
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北大)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 – MvLFDAに基づく特徴量統合による高精度化 –
松本 真直, 斉藤 直輝, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北大)視線情報を考慮した画像のテンソル表現に基づく感情ラベル推定に関する検討 – 複数ユーザの推定結果の統合に基づく高精度化 –
諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北大)Multi-feature Fusion based on Semi-supervised Multi-view Multi-label Canonical Correlation Projection
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama(Hokkaido Univ.)MVBGM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
赤松 祐亮(北大), 原川 良介(長岡技科学), 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北大)敵対的生成ネットワークに基づくドメイン適応可能な文をクエリとする画像・映像検索手法に関する検討
柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北大)敵対的学習に基づく胃がんリスクの進行予測画像の生成へ向けた検討
藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北大)サッカー映像を用いた距離計量学習に基づく類似場面の検索に関する検討
春山 知生, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北大)研究室のOBも参加しており、非常に活発な議論が行われました。
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体験授業を実施しました！
8月27日（土）に中学生向けに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」を北海道大学情報科学研究院で実施しました。
当研究室 長谷山教授、小川准教授から画像処理の最先端技術、最新のAI・IoT技術に関する講義と技術体験を実施しました。
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IEEE GCCE2019 に15件の論文が採択されました！
2019年10月に大阪で開催される2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019)に，以下の15件の論文が採択されました．
尚，本会議では小川准教授がConference Chairを務めます！
(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”
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電子情報通信学会 イメージ・メディア・クオリティ研究会にて当研究室から3件の発表を行いました！
2019年7月19日に札幌市立大学 サテライトキャンパスで開催されたイメージ・メディア・クオリティ研究会にて、当研究室より以下の3件の発表を致しました。
(1)
諸戸祐哉・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀
画像の視覚的および空間的特徴に基づくユーザに特化した注視領域推定の高精度化に関する検討 ～ 視覚的特徴の類似度と推定精度の関係性に関する一考察 ～(2)
松本真直・斉藤直輝・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 ～ 推定結果の統合による高精度化 ～(3)
柳 凜太郎・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀
敵対的生成ネットワークにより文から生成される画像の意味的評価に関する検討 -
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。
Yui Matsumoto, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama: “Music Video Recommendation Based on Link Prediction Considering Local and Global Structures of a Network,” IEEE Access (Accepted for publication)
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日本消化器がん検診学会で発表しました！
2019年7月6日に札幌医科大学で開催された第49回日本消化器がん検診学会北海道地方会で以下の1件の発表を行いました。
・藤後廉、小川貴弘、間部克裕、加藤元嗣、長谷山美紀、 “胃X線画像を用いたAIによるH. pylori感染識別と今後の展望”、日本消化器がん検診学会北海道地方会
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6/28(金)に、令和元年度工学部運動会が開催され、メディアネットワークコースが初優勝しました！！！
メディアダイナミクス研究室のメンバーも積極的に参加し大いに盛り上がりました！
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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。
Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,
“Synthetic Gastritis Image Generation via Loss Function-based Conditional PGGAN,” IEEE Access. (Accepted for publication)
https://ieeeaccess.ieee.org/