NEWS お知らせ

全学教育科目「ロボットは感情を持つか？」の講義をメディアダイナミクス研究室が担当しました。300人を超える学生さんが、「音楽や画像、映像を人間のように理解する技術 : マルチメディアシステムの最先端」について真剣に講義を聞いていました。

おめでとうございます！

2019年5月26日〜29日に北海道の札幌で開催のIEEE ISCAS 2019にて、当研究室より以下の3件の発表を行いました。
（1）Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Synthetic Image Generation for Gastritis Detection Based on Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network,” IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2019.
（2）Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Semi-supervised Learning Based on Tri-training for Gastritis Classification Using Gastric X-ray Images,” IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2019.
（3）Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene Retrieval from Multiple Resolution Generated Images Based on Text-to-Image GAN,” IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), 2019.

2019年5月20日～22日にTaiwanのYilanで開催のIEEE 2019 ICCE-TWにて、当研究室より以下の3件の発表を行いました。
また、小川准教授が座長とIEEE GCCE2019のConference Chairとしての紹介を行いました。
（１）
User-Specific Visual Attention Estimation Based on Visual Similarity and Spatial Information in Images
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama
（２）
Convolutional Sparse Coding-based Anomalous Event Detection in Surveillance Videos
Masanao Matsumoto, Naoki Saito, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama
（３）
Bilingual Lexicon Learning Using Tagged Images via Graph Trilateral Filter-based Feature Refinement
Yui Matsumoto, Shota Hamano, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama

2019年5月12日～17日にイギリスのブライトンで開催の2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (IEEE ICASSP2019)にて、当研究室より以下の2件の発表を行いました。
(1)
Title: ESTIMATING VIEWED IMAGE CATEGORIES FROM HUMAN BRAIN ACTIVITY VIA SEMI-SUPERVISED FUZZY DISCRIMINATIVE CANONICAL CORRELATION ANALYSIS
Track: BISP: Bio Imaging and Signal Processing
Session: Neuro Image and Signal Processing
Time: Tuesday, May 14, 13:30 – 15:30
Authors: Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
(2)
Title: MULTI-FEATURE FUSION BASED ON SUPERVISED MULTI-VIEW MULTI-LABEL CANONICAL CORRELATION PROJECTION
Track: MMSP: Multimedia Signal Processing
Session: Multimodal Signal Processing I
Time: Thursday, May 16, 08:20 – 08:40
Authors: Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama

2019年9月に台湾で開催のThe 26th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) に、以下の4件の論文が採択されました。
(1) Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘Estimation of Emotion Labels via Tensor-based Spatiotemporal Visual Attention Analysis’
(2) Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘Gastrisis Detection from Gastric X-ray Images via Fine-Tuning of Patch-based Deep Convolutional Neural Network’
(3) Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘Scene Retrieval for Video Summarization Based on Text-to-image GAN’
(4) Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ‘Neural Network Maximizing Ordinally Supervised Multi-view Canonical Correlation for Deterioration Level Estimation’

2019年4月1日より、研究室に新たなスタッフ3名が着任しました。
●博士研究員 Postdoctral Fellow
斉藤 直輝 Naoki Saito
藤後 廉 Ren Togo　(日本学術振興会・特別研究員)
前田 圭介 Keisuke Maeda　(日本学術振興会・特別研究員)
3名とも、当研究室で2019年3月に博士の学位を取得し、4月よりスタッフとして活動を致します！
皆様、宜しくお願い致します！

2019年3月まで、メディアダイナミクス研究室にて特任助教を務められていた原川良介先生が、長岡技術科学大学の助教に着任致しました。
誠におめでとうございます！

当研究室から投稿した以下の論文が、国際論文誌誌Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering (CACAIE) に採録されました。
Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama (Faculty of Information Science and Technology) & Sho Takahashi (Faculty of Engineering, Hokkaido University)
“Convolutional Sparse Coding-based Deep Random Vector Functional Link Network for Distress Classification of Road Structures”
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering (Accepted for publication)

本日、北海道大学の修了式・卒業式が行われ、博士学生3名、修士学生6名、学部生5名が修了・卒業となりました。
また、博士を修了した前田君が研究科長賞を受賞、修士を修了した伊藤君・豊田君が電子情報通信学会北海道支部 学生奨励賞を受賞しました。
皆さん、おめでとうございます！

2019年3月16日に宇都宮大学にて開催の第103回 日本栄養·食糧学会関東支部大会シンポジウムにて、小川准教授が以下の講演発表を行いました。
「イチゴの『おいしさ』と関連するデータの推定
～イチゴを食した際の脳活動情報を用いたデータ分析～」
北海道大学大学院情報科学研究科　小川 貴弘

2019年3月12日～14日に大阪で開催の2019 IEEE 1st Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2019)に当研究室から10件の発表を行いました。
また、学部4年生の諸戸君が2nd Prize IEEE Lifetech 2019 Excellent Paper Awardを受賞しました。
(1) Estimation of Emotions Evoked by Images Based on Multiple Gaze-based CNN Features
Taiga Matsui, Naoki Saito and Takahiro Ogawa (Hokkaido University, Japan); Satoshi Asamizu (Kushiro National College of Technology, Japan); Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(2) Fine-tuning of Pre-trained DCNN for Gastritis Detection from Gastric X-ray Images
Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(3) Video Classification Based on User Preferences with Soft-bag Multiple Instance Learning
Akira Toyoda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(4) Estimation of Visual Attention via Canonical Correlation between Visual and Gaze-based Features
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(5) Chronic Gastritis Detection from Gastric X-ray Images via Deep Autoencoding Gaussian Mixture Models
Masanao Matsumoto, Naoki Saito, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(6) Semi-supervised Discriminative CCA for Estimating Viewed Image Categories from fMRI Data
Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(7) Bone Metastatic Tumor Detection Based on AnoGAN Using CT Images
Haruna Watanabe, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(8) Extraction of Regions Related to Cardiac Sarcoidosis in Polar Map Images
Ren Togo, Takahiro Ogawa, Osamu Manabe, Kenji Hirata, Tohru Shiga and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(9) Estimation of users’ interest levels using tensor completion with SemiCCA
Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(10) Classification of Subcellular Protein Patterns in Human Cells with Transfer Learning
Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

2019年5月20日～22日に台湾 Evergreen Resort Hotelで開催されるIEEE 2019 ICCE-TWに以下の発表が採択されました。
Masanao Matsumoto, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Convolutional Sparse Coding-based Anomalous Event Detection in Surveillance Videos”
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “User-Specific Visual Attention Estimation Based on Visual Similarity and Spatial Information in Images”
Yui Matsumoto, Shota Hamano, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Bilingual Lexicon Learning Using Tagged Images via Graph Trilateral Filter-based Feature Refinement”

当研究室長谷山教授が、文部科学省「イノベーション経営人材育成システム構築事業」における大学トップマネジメント研修を修了し、その修了証を授与されました。
本事業は、「イノベーション経営の中枢を担うことが期待される者に対して、欧米や我が国の先進事例等も参考にしつつ、イノベーション経営に関する知識・ノウハウ修得のプログラムを開発・実施するとともに、委託機関を中核とした全国規模のネットワークを形成することにより、イノベーション経営に関する優れた識見や能力、スキル等を有するイノベーション経営人材の育成及び相互協力を促進する事業」となっています。

2018年2月22日に執り行われた北海道大学教育研究総長表彰受賞者表彰式にて、当研究室長谷山教授が教育研究総長表彰 受賞者に選ばれました。
本賞は、北海道大学にて教育研究活動において優れた業績をあげた研究者に授与される賞です。
長谷山教授は、本学 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受賞しました。
誠におめでとうございます！
写真は、理事・副学長の長谷川晃先生との一枚です。

モデレータ：　東野　輝夫　（iLDi拠点副本部長、大阪大学大学院情報科学研究科教授）
パネラー：
査　紅彬　（北京大学信息科学技木学院教授）
石黒　浩　（大阪大学先導的学際研究機構共生知能システム研究センター長、 大阪大学大学院基礎工学研究科教授）
上田　修功　（ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所フェロー、理化学研究所革新知能統合研究センター副センター長）
長谷山　美紀　（北海道大学大学院情報科学研究科教授）

2019年2月19日～20日に北海道大学で開催されたメディア工学研究会 (データサイエンス公開シンポジウムと併催)にて、当研究室より以下の23件の発表を致しました。
(1)
［特別講演］北海道大学におけるデータサイエンス人材育成の取組 ～ 創造人材育成基盤構築: 大学教育の新機能実装の試み ～
○長谷山美紀・大本　亨・湧田雄基（北大）
(2)
［特別講演］北海道大学における数理・データサイエンス教育の最前線 ～ 学部・大学院におけるMDS教育プログラムの基本コンセプト ～
長谷山美紀・○大本　亨・湧田雄基（北大）
(3)
［特別講演］北海道大学における博士等人材育成の取組 ～ 次世代スマートインフラ管理人材育成コンソーシアム ～
長谷山美紀・大本　亨・○湧田雄基（北大）
(4)
畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出の高精度化に関する一検討
○王　安・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(5)
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
○斉藤直輝・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(6)
電子顕微鏡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
○藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(7)
高性能マルチセンシングバンドを利用したストレス検出の精度検証
○伊藤良起・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(8)
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
○堀井風葉・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(9)
地下鉄トンネルの変状画像を用いた技術者の注視領域推定のための初期検討 ～ 深層学習に基づく顕著領域の推定手法の適用 ～
○斉藤僚汰・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(10)
地下鉄トンネル維持管理支援のための距離計量学習を用いた類似点検データの検索に関する検討
○弦間　奨・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(11)
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
○山本健太郎・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(12)
レーザーデータを用いた地下鉄トンネル内の変状検出に関する検討 ～ 全層畳み込みネットワークを用いた変状領域の可視化 ～
○豊田　陽・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(13)
異種特徴を活用したネットワーク解析に基づく音楽配信サービスにおけるアーティストの人気度予測に関する検討
○松本有衣・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(14)
複数の識別結果の統合に基づくTwitterのフォロイー推薦の高精度化に関する一検討
○滝村祥司・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(15)
A note on automatic malignant tumor candidate detection based on a 3D deep residual network with FDG-PET/CT images
○Zongyao Li・Ren Togo・Takahiro Ogawa・Kenji Hirata・Osamu Manabe・Tohru Shiga・Miki Haseyama（Hokkaido Univ.）
(16)
転移学習を用いた胃X線画像における胃炎識別に関する検討
○金井美岬・藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(17)
Progressive Growing GANに基づく胃炎識別のための画像生成手法に関する一検討
○渡邊はるな・藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(18)
視線データを用いた画像注視時に誘起される感情の推定に関する検討 ～ KDLPCCAに基づく特徴変換の導入による高精度化 ～
○松井太我・斉藤直輝・小川貴弘（北大）・浅水　仁（釧路高専）・長谷山美紀（北大）
(19)
OpenPoseに基づくユーザの動作を用いた映像の関心度推定に関する検討
○九島哲哉・高橋　翔・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(20)
サッカー映像視聴時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）
(21)
異種特徴を用いた深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類の高精度化に関する検討
○前田圭介・高橋　翔・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(22)
CCTV映像を用いた河川利用者の行動分類に関する検討
○川本　舜・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(23)
CCTV映像を用いた河川利用者の異常検出に関する検討
○川本　舜・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）

2月11日まで11:00-17:00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-ICSを公開しています。
KANADE-ICSは、あなたの行動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。
今回のKANADE-ICSは、タッチやポーズに加えて、”音”を使った新しい機能も導入しています。
地下歩行空間をお通りの際には、是非、お立ち寄り下さい！

当研究室 博士課程2年の前田君、修士課程2年の豊田君が、The 2018 IEEE Sapporo Section Encouragement Awardを受賞しました！
また、修士課程1年の滝村君が、The 2018 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prizeを受賞しました。
それぞれ、以下の発表についての受賞となっています。
●前田君
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Automatic Estimation of Deterioration Level on Transmission Towers via Deep Extreme Learning Machine Based on Local Receptive Field,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2017), pp. 2379-2383 (2017)
●豊田君
Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “MvLFDA-based Video Preference Estimation Using Complementary Properties of Features,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2017), pp. 635-639 (2017)
●滝村君
滝村 祥司， 原川 良介，小川 貴弘，長谷山 美紀: “複数の識別器から得られる予測値の統合に基づくフォロイー推薦の高精度化に関する検討,” 平成30年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 22-23 (2018)
おめでとうございます！

北海道大学 工学系連携推進　研究者紹介のページに当研究室 長谷山教授の以下の記事が掲載されました。
企業との厚い信頼関係をベースに社会の実態に適応するAI技術を提案
当研究室におけるAI技術の実社会応用について紹介されております。