過去のお知らせ
-
国際会議IWAIT2017において当研究室より2件の発表を行いました。
1月8日~10日にマレーシア・ペナンで開催のInternational Workshop no Advanced Image Technology 2017 (IWAIT2017)で当研究室より以下の2件の発表を行いました。
(1) Favorite Image Estimation: EEG-based Extraction of Visual Features Reflecting Individual Preference
Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
(Best Paper Award Candidate)
(2) Detection of Similar Scenes based on Network Analysis in Soccer Videos
Sho Takahashi, Miki Haseyama -
国際会議IWAIT2017で当研究室から行った発表がBest Paper Awardを受賞しました。
-
当研究室の高橋特任助教が筆頭で執筆した映像情報メディア学会学会誌9月号の論文が,9月号のベストオーサーとなりました.
高橋 翔, 長谷山 美紀
サッカー映像における試合内容の理解を促すデータの可視化
映像情報メディア学会誌, vol. 70, no. 5, pp. 722-724, 2016.
映像情報メディア学会では,会誌に関するアンケートを実施しており,その評点を基に優秀な原稿を執筆したベストーオーサーを選定しています.
http://www.ite.or.jp/ -
土研 新技術ショーケース2016in札幌にて、長谷山教授が特別講演を行いました!
2016年12月15日(木) 共済ホールにて土研 新技術ショーケース2016in札幌が開催され、当研究室長谷山教授が特別講演を行いました。
社会インフラの維持管理におけるビッグデータ時代の到来
長谷山 美紀
http://www.ceri.go.jp/contents/showcase/2016sapporo.html -
International Conference on Civil and Building Engineering Informatics (ICCBEI 2017)に当研究室から3件の発表が採択されました.
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)に当研究室から以下3件の発表が採択されました.
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.
http://www.iccbei2017.caece.net/ -
北海道建設新聞に当研究室長谷山教授の記事が掲載されました!
本日、12月14日、北海道建設新聞に長谷山教授の以下の記事が掲載されました。
北大大学院の長谷山教授
インフラ劣化判定試験 ~ ビッグデータ活用し見える化~
北海道建設新聞 3面 -
IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2017に、当研究室からの発表が採択されました。
信号処理及びその応用に関する世界最大規模の国際会議 42th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2017 (開催日: March 5-9, 2017,開催地: アメリカ・ニューオリンズ)に、当研究室から以下の3件の発表が採択されました。
Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
‘EXEMPLAR-BASED IMAGE COMPLETION VIA NEW QUALITY MEASURE BASED ON PHASELESS TEXTURE FEATURES’
Session Type: Poster
Session Title: ‘Image Restoration II’
Kento Sugata, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
‘EMOTION ESTIMATION VIA TENSOR-BASED SUPERVISED DECISION-LEVEL FUSION FROM MULTIPLE BRODMANN AREAS’
Session Type: Poster
Session Title: ‘Biomedical Signal Processing IV’
Yoshiki Ito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
‘PERSONALIZED VIDEO PREFERENCE ESTIMATION BASED ON EARLY FUSION USING MULTIPLE USERS’ VIEWING BEHAVIOR’
Session Type: Poster
Session Title: ‘Multimedia Applications’
http://www.ieee-icassp2017.org/ -
GlobalSIPに当研究室から発表を行いました!
2016年12月7日~9日にアメリカ ワシントンD.C.で開催の2016 IEEE Global Conference on Signal and Infromation Processingに当研究室から以下の発表を行いました。
R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Tracking hierarchical structure of Web video groups based on salient keyword matching including semantic broadness estimation,” in Proc. IEEE Global Conf. Signal and Information Processing (GlobalSIP)
本研究の内容はSigPortにも公開されています。
※ Signal Processing Repository (SigPort) is an online repository of manuscripts, reports, theses, presentation slides, posters, and supporting materials.
https://sigport.org/documents/tracking-hierarchical-structure-web-video-groups-based-salient-keyword-matching-0 -
当研究室長谷山教授が第11回産学官CIMGISセミナーにて講演を行いました
2016年12月7日(水)に札幌コンベンションセンターで開催された「第11回産学官CIMGISセミナー」にて、当研究室の長谷山教授が以下の講演を行いました。
「情報科学に基づいた社会インフラメンテナンス高度化の試み」
北海道大学大学院情報科学研究科 教授 長谷山 美紀
講演概要:
近年高度成長期に各地で建設された橋梁などの構造物は老朽化が進んでおり、メンテナンスが課題となっております。北海道大学情報科学研究科の長谷山教授のメディアダイナミクス研究室では、ネクスコ東日本と東京大学との連携で大容量画像解析技術を利用した新しい橋梁点検支援システムを開発されました。この度こうした研究を含めた社会インフラメンテナンスの高度化の試みについて講演をいただきます。
~開催目的より抜粋
http://sangaku.tank.jp/wp2/info/11thcimgisseminar/
-
映像情報メディア学会メディア工学研究会とスポーツ情報処理研究会との合同開催の研究会に参加しています.
-
Best Paper Award Candidateに選ばれました!
当研究室からInternational Workshop on Advanced Image Technology 2017 (IWAIT 2017)に採択されていた下記の論文が、Best Paper Award Candidateに選ばれました。
本論文は、会議中のBest Paper Nomination(s) Sessionにて発表が行われます。
Favorite Image Estimation: EEG-based Extraction of Visual Features Reflecting Individual Preference
Akira Toyoda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama -
関西大学で開催の信号処理シンポジウムにて当研究室より発表を行いました!
2016年11月8日~10日に関西大学で開催の信号処理シンポジウムに以下の発表を行いました。
石原 賢太,小川 貴弘,長谷山 美紀
深層学習を用いた胃X線画像におけるHelicobacter pylori感染識別手法の高精度
化に関する検討
藤後 廉,石原 賢太,小川 貴弘,長谷山 美紀
胃X線画像を用いたHelicobacter Pylori感染の高精度識別に関する検討 (4) -大
域的及び局所的性質に基づく注目領域の抽出-
Web映像検索のためのグラフマイニングを用いたリランキング手法
吉田 壮,小川 貴弘,長谷山 美紀,棟安 実治
また、本シンポジウムでは、昨年度のシンポジウムでSIP奨励賞を受賞したOBの吉田先生の授賞式がありました。 -
北海道支部連合大会に当研究室から発表を行いました!
平成28年11月5日(土),6日(日) 北海学園大学 山鼻キャンパスで開催の平成28年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会にて、当研究室より以下の発表を行いました。
100 昆虫の同定を目的とした類似画像検索の高精度化に関する検討
◎弦間 奨, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
101 音響特徴と心拍特徴を用いた感情推定に基づく楽曲分類に関する検討 —Decision-Level Fusionによる高精度化—
◎段 博瀟, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
102 タグ付き画像を用いたオントロジー構築におけるコンセプト間の包摂関係の定量化に関する検討
◎濱野 翔太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
103 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一検討
◎原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
107 ユーザの視聴動作を用いた映像の評価値推定の高精度化に関する検討
◎伊藤 良起, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
108 画像注視時のユーザの脳波信号を利用した好みの画像の識別に関する検討
◎豊田 陽, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
109 画像注視時における脳機能画像のテンソル解析に基づく感情推定に関する検討
◎菅田 健斗, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
113 サッカー映像における戦術の関係性に注目した戦術グループ推定の高精度化に関する検討
◎鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
114 深層学習によって得られる画像特徴量を用いた道路構造物の点検データ検索の高精度化に関する検討
◎斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
115 深層学習を用いた胃X線画像におけるHelicobacter pylori感染識別に関する初期検討
◎石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学) -
IEICE Transactions on Information and Systemsに採択されました!
当研究室よりIEICE Transactions on Information and Systemsに、以下の投稿が採択されました。
Takahiro Ogawa, Yoshiaki Yamaguchi, Satoshi Asamizu and Miki Haseyama,
“Human-centered Video Feature Selection via mRMR-SCMMCCA for Preference Extraction,”
IEICE Transactions on Information and Systems (Accepted for publication)
https://search.ieice.org/bin/index.php -
International Conference on Sustainable Infrastructure 2016 (ICSI 2016)@深センに参加しました。
-
IWAIT2017に当研究室から投稿していた2件の発表が採択されました!
当研究室から投稿していた下記の2件の発表が、International Workshop no Advanced Image Technology 2017 (IWAIT2017)に採択されました。
(開催地:Equatorial Hotel, Penang, Malaysia、開催日:2017年1月8~10日)
Favorite Image Estimation: EEG-based Extraction of Visual Features Reflecting Individual Preference
Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Detection of Similar Scenes based on Network Analysis in Soccer Videos
Sho Takahashi, Miki Haseyama
http://www.iwait2017.org -
2016 IEEE International Conference on Digital Signal Processing (DSP)@北京に参加しています。
-
ACM Multimedia 2016に参加しています!
マルチメディア系最大の国際会議ACM Multimedia 2016にメディアダイナミクス研究室より参加しています。
当研究室から、以下の発表を行いました。
Y. Sasaka, T. Ogawa, M. Haseyama: “Multimodal Interest Level Estimation via Variational Bayesian Mixture of Robust CCA,” Proceedings of the 2016 ACM on Multimedia Conference, pp. 387-391 (2016)
上記の発表は、ACM Digital Libraryで原稿が公開されています。
http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2967248 -
国際会議IEEE GCCE2016において当研究室の発表が受賞しました!
-
国際会議IEEE GCCE2016において当研究室より7件の発表を行いました。
コンシューマエレクトロニクスに関する国際会議『2016 IEEE 5th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2016)』において、当研究室より下記の7件の発表を行いました。
(1)
Estimating Human Emotion Evoked by Visual Stimuli Using fMRI Data
Kento Sugata, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
(2)
Novel Video Feature-based Favorite Video Estimation Using Users’ Viewing Behavior and Evaluation
Yoshiki Ito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
(3)
Different Language Association Using Mutual Information Between Tags and Visual Features
Shota Hamano, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
(4)
Retrieval of Similar Inspection Records Based on Metric Learning Using Experienced Inspectors’ Evaluation
Ryota Saito, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
(5)
Image Retrieval for Identification of Insects Based on Saliency Map and Distance Metric Learning
Susumu Genma, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
(6)
A Tourism Category Classification Method Based on Estimation of Reliable Decision
Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama
(7)
Decision Level Fusion-based Team Tactics Estimation in Soccer Videos
Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama