NEWS お知らせ

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…

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

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、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

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

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！！

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！

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

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

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

https://ieeeaccess.ieee.org/

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。