NEWS お知らせ

2017年9月26日に開催された学部・学科等紹介にメディアダイナミクス研究室から出展をしました。
来室下約145名の学生さんにメディアネットワークコースの研究の紹介を行ないました。

2017年9月17日～20日に中国 北京で開催されたIEEE ICIP2017に当研究室から以下の6件の発表を行いました。
(1) Susumu Genma, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “IMAGE RETRIEVAL BASED ON LRGA ALGORITHM AND RELEVANCE FEEDBACK FOR INSECT IDENTIFICATION”
(2) Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “MVLFDA-BASED VIDEO PREFERENCE ESTIMATION USING COMPLEMENTARY PROPERTIES OF FEATURES”
(3) Shota Hamano, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “TAG REFINEMENT BASED ON MULTILINGUAL TAG HIERARCHIES EXTRACTED FROM IMAGE FOLKSONOMY”
(4) Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “AUTOMATIC MARTIAN DUST STORM DETECTION VIA DECISION LEVEL FUSION BASED ON DEEP EXTREME LEARNING MACHINE”
(5) 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”
(6) Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “DETECTION OF GASTRIC CANCER RISK FROM X-RAY IMAGES VIA PATCH-BASED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK”

2017年9月5日(火)～9月6日(水)に開催されたサマーセミナー2017((社)映像情報メディア学会メディア工学研究会と公益社団法人精密工学会画像応用技術専門委員会との共催)に当研究室より以下の4件の発表を行いました。
また、前田君の発表が優秀発表賞に選ばれました。おめでとうございます！
(1)
正準相関最大化を導入した深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類に関する検討
前田圭介, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
(2)
Deep Extreme Learning Machineに基づくサッカー映像に撮像されたフィールド位置の推定に関する検討
鈴木元樹, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
(3)
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
斉藤直輝, 小川貴弘, 長谷山美紀
(4)
変状評価支援のための類似点検データ検索の高精度化に関する検討－熟練技術者の判定に関する推定に基づいた学習データ生成法の導入－
斉藤僚汰, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀

2017年8月7日（月）～10日（木）に広島国際会議場で開催された画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2017)に当研究室から以下の発表を行いました。
（１）
fNIRS 信号を利用した好みの映像識別に関する検討 – 複数の CNN 特徴量の統合による高精度化 –
豊田 陽, 小川 貴弘, 長谷山 美紀（北大）
（２）
Signedネットワーク解析に基づくWeb映像集合の階層構造抽出に関する検討 -適応的モジュラリティ最適化による高精度化の試み-
原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀（北大）
（３）
Web Video Search Reranking using a Heterogeneous Graph-Based Soft Clustering Approach
Soh Yoshida(Kansai Univ.), Takahiro Ogawa, Miki Haseyama(Hokkaido Univ.), Mitsuji Muneyasu(Kansai Univ.)
研究室OBとの再会もありました！

当研究室より、IEEE Accessに投稿していた以下の論文が採録されました。
Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Extracting Hierarchical Structure of Web Video Groups Based on Sentiment-aware Signed Network Analysis,” IEEE Access (Accepted for publication)
http://ieeeaccess.ieee.org/

当研究室より2017 IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2017) に投稿していた下記の論文が採択されました。
(1) Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Video Preference Estimation Using fNIRS Signals”
(2) Yoshiki Ito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Preference Estimation for Video Recommendation Using DCNN Features and Viewing Behavior”
(3) Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interest Level Estimation Based on Matrix Completion via Rank Minimization”
(4) Yui Matsumoto, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Construction of Network Using Heterogeneous Social Metadata for Music Video Recommendation”
(5) Kazaha Horii, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Image Classification for Trend Prediction Based on Integration of fNIRS and Visual Features”
(6) Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Aesthetic Quality Assessment of Images via Supervised Locality Preserving CCA”
(7) Shoji Takimura, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Personalized Tweet Recommendation Based on Field-aware Factorization Machines with Adaptive Field Organization”
http://www.ieee-gcce.org/2017/index.html

当研究室よりIEEE Transactions on Affective Computingに投稿していた下記の論文が採択されました。
Ryosuke Sawata, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Novel Audio Feature Projection Using KDLPCCA-based Correlation with EEG Features for Favorite Music Classification,”IEEE Transactions on Affective Computing (Accepted for publication)

当研究室の博士課程1年生の前田君が、IBM Fellowship Award 2017を受賞しました。
Carnegie Mellon University, Massachusetts Institute of Technology, Technion等の名立たる大学の中に、Hokkaido Universityの名前が刻まれました！
https://ja-jp.facebook.com/IBMJapanRecruitment/posts/1501585026564378

7月10日～11日に北海道大学で開催のGI-CoRE GSQ, GSB & IGM Joint Symposiumに当研究室より、以下の3件の発表を致しました。
(1) KENTA ISHIHARA, TAKAHIRO OGAWA and MIKI HASEYAMA, Laboratory of Media Dynamics, IST, Hokkaido University
Detection of Gastric Cancer Risk from X-ray Images based on Machine Learning
(2) KEISUKE MAEDA, SHO TAKAHASHI, TAKAHIRO OGAWA and MIKI HASEYAMA, Laboratory of Media Dynamics, IST, Hokkaido University
Deterioration Level Estimation on Transmission Towers based on Machine Learning
(3) REN TOGO, KENTA ISHIHARA, TAKAHIRO OGAWA and MIKI HASEYAMA, Laboratory of Media Dynamics, IST, Hokkaido University
Estimation of regions related to Helicobacter pylori infection from gastric X-ray images

当研究室より、以下の4件の発表を致しました。
(1) Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Identification of Reliable Results for Rubber Material Property Estimation Using Scanning Electron Microscope Images and Mix Proportions
(2) Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Deterioration Level Estimation on Transmission Towers via Extreme Learning Machine based on Combination Use of Local Receptive Field and Principal Component Analysis
(3) Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Effectiveness Evaluation of Imaging Direction for Estimation of Gastritis Regions on Gastric X-ray Images
(4) Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Detection of Gastric Cancer Risk from X-ray Images via Soft Voting

7月1日付で，髙橋特任助教が北海道大学数理・データサイエンス教育研究センター 特任准教授に着任致しました．
数理・データサイエンス教育研究センターは，昨年度本学が「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学選定校に選定され設置となった新しい施設です．

2017年9月17日～20日に中国 北京で開催されるIEEE ICIP2017に当研究室から以下の6件の発表が採択されました。
(1) Susumu Genma, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “IMAGE RETRIEVAL BASED ON LRGA ALGORITHM AND RELEVANCE FEEDBACK FOR INSECT IDENTIFICATION”
(2) Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “MVLFDA-BASED VIDEO PREFERENCE ESTIMATION USING COMPLEMENTARY PROPERTIES OF FEATURES”
(3) Shota Hamano, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “TAG REFINEMENT BASED ON MULTILINGUAL TAG HIERARCHIES EXTRACTED FROM IMAGE FOLKSONOMY”
(4) Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “AUTOMATIC MARTIAN DUST STORM DETECTION VIA DECISION LEVEL FUSION BASED ON DEEP EXTREME LEARNING MACHINE”
(5) 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”
(6) Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “DETECTION OF GASTRIC CANCER RISK FROM X-RAY IMAGES VIA PATCH-BASED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK”
http://2017.ieeeicip.org/

2017年7月2日～5日に韓国釜山で開催のThe 32nd International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC2017)に当研究室から投稿の以下の発表が採択されました。
(1) Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Deterioration Level Estimation on Transmission Towers via Extreme Learning Machine based on Combination Use of Local Receptive Field and Principal Component Analysis”
(2) Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Identification of Reliable Results for Rubber Material Property Estimation Using Scanning Electron Microscope Images and Mix Proportions”
(3) Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Effectiveness Evaluation of Imaging Direction for Estimation of Gastritis Regions on Gastric X-ray Images”
(4) Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detection of Gastric Cancer Risk from X-ray Images via Soft Voting”
http://www.itc-cscc2017.org/

本年度4月より、当研究室長谷山教授が北海道大学 総長補佐(企画・経営室)に着任しました。
加えて、北海道大学院財育成本部 女性研究者支援室の室長に着任しました。
http://www.hokudai.ac.jp/introduction/gov/yakuin-hosa-meibo.html

土木工学及び建築工学のための情報科学に関する国際会議International Conference on Civil and Building Engineering Informatics (ICCBEI 2017)（開催日：April19-21, 2017, 開催地：台湾・台北）にて当研究室から以下3件の発表を行いました．
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Distress Classification of Class Imbalanced Data for Maintenance Inspection of Road Structures in Expressway
Ryota Saito, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Retrieval of Similar Inspection Records using Deep Learning based Image Features in Expressway
Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Retrieval System of Similar Inspection Records for Support of Maintenance Inspection in Expressway and Discussions of Evaluation by Experienced Inspectors
なお，今年のICCBEIは「2017 Conference on Computer Applications in Civil and Hydraulic Engineering (CCACHE 2017)」との共催になっています

当研究室よりMULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS(IF=1.3311)に投稿していた、下の論文が採択されました。
Daichi Takehara, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,
“Extracting Hierarchical Structure of Content Groups from Different Social Media Platforms Using Multiple Social Metadata,”
MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS (Accepted for publication)
http://link.springer.com/journal/11042

当研究室より投稿し、採録が決定していた下記の論文がITE Transactions on Media Technology and Applicationsに掲載されました。
Sho Takahashi, Miki Haseyama: “A Method of Important Player Extraction Based on Link Analysis in Soccer Videos,” ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol. 5, no.2, pp. 42-48, 2017.
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/mta

本日、学位記授与式及び修了式が開催され、当研究室の2名が博士、6名が修士、4名が学士を取得しました。
皆さん、おめでとうございます。
また、修士2年生の藤後 廉君が「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！

当研究室よりIEICE Transactions on Information and Systemsに投稿していた、下の論文が採択されました。
Miki Haseyama, Takahiro Ogawa, Sho Takahashi, Shuhei Nomura, Masatsugu Shimomura,
“Biomimetics Image Retrieval Platform,”
IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E100-D, no. 7 (2017) (Accepted for publication)
https://search.ieice.org/bin/index.php?category=D&lang=E&curr=1

当研究室より投稿していた下記の論文がITE Transactions on Media Technology and Applicationsに採択され、掲載が決定しました。
Sho Takahashi, Miki Haseyama: “A Method of Important Player Extraction Based on Link Analysis in Soccer Videos,” ITE Transactions on Media Technology and Applications (Accepted for publication)