NEWS お知らせ

2018年2月7日(水) 10時45分〜15時45分に、北海道大学高等教育推進機構 E302講義室において開催された学部・学科等紹介イベントにメディアダイナミクス研究室が取りまとめ研究室として出展しました。
100名以上の方々にお越しいただき、最先端のマルチメディアコンテンツ検索・推薦エンジンや高精細映像等の様々なデモンストレーションを行いました。
2月12日 (12:00-17:00) まで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公開中の、次世代情報推薦システムKANADE (Knowledge and AwareNess for Advanced DiscovEry-Multimodal Tangible Interface)も披露し、好評をいただきました。

メディアダイナミクス研究室の学生3名がそれぞれ、以下の賞を受賞しました。皆さん、誠におめでとう御座います！
（１）斉藤 直輝(博士2年)：The 2017 IEEE Sapporo Section Encouragement Award
（２）前田圭介(博士1年)：The 2017 IEEE Sapporo Section Encouragement Award
（３）松本 有衣(学部4年)：The 2017 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize

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 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) (開催日： April 15-20, 2018，開催地： カナダ・カルガリー)に、当研究室から以下の2件の発表が採択されました。
Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Title: ‘SEMI-SUPERVISED MULTIPLE FEATURE FUSION FOR VIDEO PREFERENCE ESTIMATION’
Session Type: Poster
Session Title: ‘BISP-P5, Biomedical signal analysis’
Yoshiki Ito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Title: ‘SFEMCCA: SUPERVISED FRACTIONAL-ORDER EMBEDDING MULTIVIEW CANONICAL CORRELATION ANALYSIS FOR VIDEO PREFERENCE ESTIMATION’
Session Type: Poster
Session Title: ‘Image analysis and machine learning’
https://2018.ieeeicassp.org/

当研究室より投稿した以下の論文が、IEEE Accessに採録されました。
Yuma Sasaka, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “A Novel Framework for Estimating Viewer Interest by Unsupervised Multimodal Anomaly Detection,” IEEE Access (Accepted for publication)
http://ieeeaccess.ieee.org/

関西大学 吉田壮先生、棟安実治先生との共同研究の成果が以下の通り、IEICE Transactions on Information and Systemsに採録されました。
Soh Yoshida, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Mitsuji Muneyasu: “Graph-Based Video Search Reranking with Local and Global Consistency Analysis,” IEICE Transactions on Information and Systems (Accepted for publication)
吉田先生は、当研究室で博士を取得し、2016年4月より関西大学に着任されています。
おめでとうございます！

平成29年10月28～29日に公立はこだて未来大学で開催された平成29年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会で、当研究室学部4年生 堀井 風葉君が発表した以下の研究成果が、若手優秀論文発表賞を受賞しました。
画像特徴量とfNIRS特徴量の関連性に注目した画像分類の高精度化に関する検討
堀井 風葉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
本発表は、堀井 風葉君と博士課程 前田 圭介君が共同で行った研究の成果を報告したものです。
誠におめでとうございます！

平成28年12月12日に髙橋翔准教授、長谷山教授が発表の
「パス可能領域に注目したサッカー映像における類似場面の検出に関する検討」
が映像情報メディア学会の優秀研究発表賞を受賞しました。
髙橋先生は、現在、数理・データサイエンス教育研究センターの准教授として活躍されております。
おめでとうございます！

2017年12月21日に関西大学 千里山キャンパスで開催された以下の講演会で小川准教授が以下の講演を行いました。
講演：
AI･IoT技術を活用したマルチメディアデータ解析と実社会データへの応用に関する最新技術

講演内容：
AI･IoTを活用したマルチメディアデータ解析と社会を創り出す最新技術について紹介します。具体的には、AI･IoT技術を用いた多様なデータのクロスメディア解析と可視化に関する研究を説明します。一般の画像・音楽・映像だけでなく、医用画像、脳活動情報、地球・惑星画像、社会基盤データ、スポーツ映像、SNS・Web等の実社会データへの応用についてもご紹介します。
http://www.kansai-u.ac.jp/ordist/news/info/2017/11/-20171221-1.html

当研究室から投稿した以下の医情連携論文が、World Journal of Gastrointestinal Oncologyに採録されました。
Ren Togo, Kenta Ishihara, Katsuhiro Mabe, Harufumi Oizumi, Takahiro Ogawa, Mototsugu Kato, Naoya Sakamoto, Shigemi Nakajima, Masahiro Asaka and Miki Haseyama: “Preliminary Study of Automatic Gastric Cancer Risk Classification from Photofluorography,” World Journal of Gastrointestinal Oncology (Accepted for publication)
https://www.wjgnet.com/1948-5204

当研究室より投稿した以下の論文が、IEEE Accessに採録されました。
Shota Hamano, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “A Language-Independent Ontology Construction Method Using Tagged Images in Folksonomy,” IEEE Access (Accepted for publication)
http://ieeeaccess.ieee.org/

メディアダイナミクス研究室に、5名の学部3年生が配属しました！
https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/member/

2017年 11月 30日(木) – 12月 1日（金）に名古屋大学で開催されたCS研究会にて、当研究室 長谷山教授が以下の講演を行いました。
［特別招待講演］ビッグデータからの価値創出を実現する次世代情報検索 ～ AI・IoT技術の発想支援型検索への導入 ～
○長谷山美紀（北大）

本日，2017年11月26日に国立大学法人鹿屋体育大学にて開催の研究会で研究発表を行いました．
高橋翔, 長谷山美紀, “サッカー映像における選手配置に注目した類似場面検出に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 41, no. 41, pp. 5-11, 2017.
また，スポーツのデータ取得が可能な施設「スポーツパフォーマンス研究棟」の視察も行いました．

当研究室より投稿していた下記の論文がIEICE Transactions on Information and Systems (IF=0.411) に採択されました。
Yoshiki Ito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Accurate Estimation of Personalized Video Preference Using Multiple Users’ Viewing Behavior,” IEICE Transactions on Information and Systems (Accepted for publication)
http://www.ieice.org/jpn/index.html

当研究室より、Multimedia Tools and Applications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: “Tracking Topic Evolution via Salient Keyword Matching with Consideration of Semantic Broadness for Web Video Discovery,” Multimedia Tools and Applications (Accepted for publication)
http://link.springer.com/journal/11042

現在、札幌駅前通地下歩行空間で公開中のCOSMOS-ATLASが、札幌駅前通地下広場のHPで紹介されました。
http://www.sapporo-chikamichi.jp/event/detail.asp?id=1537

2017年10月31日～11月8日 (10:00-13:00、16:00-19:00) 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COSMOS-ATLAS(Community-Oriented & Shared Multimedia RecOmmendation System Actuated TangibiLity for AwarenesS)を公開します。
COSMOS-ATLASは、ユーザとの対話で好みを学習し、そのユーザに会った札幌の観光情報を推薦する次世代の人工知能システムです。
ディスプレイの前に立って、気になる観光画像に触れてみてください。COSMOS-ATLASが興味を推定し、皆さんに情報を提供します。
地下歩行空間をお通りの際には、是非、お立ち寄り下さい！

2017年10月28日～29日に、はこだて未来大学で開催のに当研究室より以下の発表を行いました。
音響特徴と心拍特徴を用いた楽曲聴取時のユーザに誘起される感情の推定の高精度化に関する検討
段 博瀟, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
背景差分法と深層学習を用いた河川CCTV映像における歩行者検出の高精度化に関する検討
川本 舜, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
fNIRS信号を利用した好みの映像識別に関する検討 —特徴量選択の導入による高精度化—
豊田 陽, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
フラクタル画像符号化における復号画質と空隙性の関係に関する考察
竹沢 恵, 真田 博文 (北海道科学大学), 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
適応的フィールド構成を導入したFFMに基づくツイート推薦の高精度化に関する検討
滝村 祥司, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
異種特徴の関連性を活用したネットワーク解析に基づく音楽動画コンテンツの推薦に関する一検討 —ユーザの好みを反映可能とする特徴変換による高精度化—
松本 有衣, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
ランク最小化に基づく行列補完を用いた関心度推定の高精度化に関する検討
九島 哲哉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
画像特徴量とfNIRS特徴量の関連性に注目した画像分類の高精度化に関する検討
堀井 風葉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
敵対的学習により生成された画像が与える審美的印象に関する検討
金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)

2017年10月24日～27日に名古屋で開催中の2017 IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2017)にて、学部4年生の松本有衣さんが以下の賞を受賞しました。
IEEE GCCE2017 Outstanding Poster Award
本賞は以下の発表に関して授与されています。
Construction of Network Using Heterogeneous Social Metadata for Music Video Recommendation
Yui Matsumoto, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

2017年10月24日～27日に名古屋で開催中の2017 IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2017)に当研究室から以下の7件の発表を行いました。
(1)Aesthetic Quality Assessment of Images via Supervised Locality Preserving CCA
Misaki Kanai (Hokkaido University, Japan); Ren Togo (Hokkaido University & Japan, Japan); Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(2)Personalized Tweet Recommendation Based on Field-aware Factorization Machines with Adaptive Field Organization
Shoji Takimura, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(3)Preference Estimation for Video Recommendation Using DCNN Features and Viewing Behavior
Yoshiki Ito, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(4)Video Preference Estimation Using fNIRS Signals
Akira Toyoda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(5)Interest Level Estimation Based on Matrix Completion via Rank Minimization
Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(6)Image Classification for Trend Prediction Based on Integration of fNIRS and Visual Features
Kazaha Horii, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(7)Construction of Network Using Heterogeneous Social Metadata for Music Video Recommendation
Yui Matsumoto, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)