NEWS お知らせ

当研究室 藤後特任助教の論文が、AI分野のトップ論文誌IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS) (IF=10.4)に採択されました！　
本論文では、Vision and Language分野における新たな表現学習手法を提案しています。コードは以下のリンクからアクセス可能です。https://github.com/ganmodokix/concvae
Ren Togo, Nao Nakagawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “ConcVAE: Conceptual Representation Learning,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024. (Accepted for publication)

脳活動情報から未病検知を目指す萌芽的な研究論文が、学術論文誌Bioengineering (2022 IF: 4.6) に採録されました！

本研究は、ムーンショット型研究開発事業「病気につながる血管周囲の微小炎症を標的とする量子技術、ニューロモデュレーション医療による未病時治療法の開発」に係る成果です。

Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Tasuku Kayama, Takuya Sasaki, Kazuki Tainaka, Masaaki Murakami, Miki Haseyama, “Trial Analysis of Brain Activity Information for Presymptomatic Disease Detection of Rheumatoid Arthritis,” Bioengineering, 2024. (Accepted for publication)

回路・システム・コンピュータ・通信技術に関する国際会議39th International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC 2024)にメディアダイナミクス研究室より投稿した以下の2件の論文が採択されました！
https://www.itc-cscc2024.org/
[1] Taro Togo, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Zero-shot High-risk Situation Detection Based on Semantic Segmentation and Pose Estimation Using Fixed-point Cameras at Construction Sites”
[2] Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu and Miki Haseyama, “Graph Convolutional Network-based Sports Skill-level Recognition via Deep Metric Learning”

CO2 吸収能力推定を目的とした藻場領域のセグメンテーションに関する論文が、学術論文誌Remote Sensing (2022 IF: 5.0)に採録されました！

本研究成果はブルーカーボンによるCO2吸収量調査の効率化に貢献可能な技術です．

Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Akinori Sako, Isao Yamauchi, Tetsuya Hayakawa, Shigeyuki Nakamae, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Algal bed region segmentation based on ViT-Adapter using aerial images for estimating CO2 absorption capacity,” Remote Sensing, 2024. (Accepted for publication)

※本研究成果は、国土交通省北海道開発局、国立研究開発法人寒地土木研究所、株式会社アルファ水工コンサルタンツおよび北海道えりも町との連携による研究成果です．

https://www.hokudai.ac.jp/news/pdf/230425_pr.pdf

グラフ畳み込みネットワークを用いた熟練度分類に関する研究成果が、学術論文誌Sensors(2022 IF: 3.9)に採録されました！

Tatsuki Seino, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, “Expert–novice Level Classification Using Graph Convolutional Network

Introducing Confidence-aware Node-level Attention Mechanism,” Sensors (Accepted for publication), 2024.

https://www.mdpi.com/journal/sensors

継続学習への忘却機構導入に関する研究成果が、学術論文誌Sensors (2022 IF: 3.9)に採録されました！

Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Analysis of Continual Learning Techniques for Image Generative Models with Learned Class Information Management,” Sensors (Accepted for publication), 2024.

https://www.mdpi.com/journal/sensors

交通データを対象とした映像の品質評価手法に関する論文が、学術論文誌Sensors (2022 IF: 3.9)に採録されました！

Yuhu Feng, Jiahuan Zhang, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A Novel Frame Selection Metric for Video Inpainting to Enhance Urban Feature Extraction,” Sensors (Accepted for publication), 2024.

尚，本研究成果は日本無線株式会社との共同研究成果です．

https://www.mdpi.com/journal/sensors

冬季高速道路を対象とした路面の異常検知に関する論文が，土木情報系トップジャーナルComputer-Aided Civil and Infrastructure Engineering(Impact Factor: 9.6)に採録されました。
本成果は，NEXCO東日本グループとの共同研究によるものです。
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “Snow- or Ice-covered Road Detection in Winter Road Surface Conditions using Deep Neural Networks,” Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering (Accepted for publication).

https://onlinelibrary.wiley.com/page/journal/14678667/homepage/forauthors.html

コンシューマエレクトロニクス関連の国際会議 IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan, 2024 (ICCE-TW)にメディアダイナミクス研究室より投稿した以下の3件の論文が採択されました！台湾（台中）にて開催予定です．

– Jinlong Zhu, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Discriminator-enhanced Music Generation Based on Multitrack Music Transformer,” ICCE-TW 2024.

– Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Motion-STUDiO: Motion Style Transfer Utilized for Dancing Operation by Considering Both Style and Dance Features,” ICCE-TW 2024.

– Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Introducing Class Replacement Technique in Class Incremental Learning in Generative Models,” ICCE-TW 2024.

CVPR 2024 Workshopに採択されました！
当研究室から投稿した生成型データセット蒸留に関する以下の論文が，The 1st CVPR Workshop on Dataset Distillationに採択されました．
Longzhen Li, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generative dataset distillation: balancing global structure and local details,” CVPR Workshop, 2024. (Accepted)

https://sites.google.com/view/dd-cvpr2024/home

世界最高峰の信号処理に関する国際会議 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2024: https://2024.ieeeicassp.org/)にて、研究室より9件の発表を行いました！

1. T. Seino, N. Saito, T. Ogawa, S. Asamizu and M. Haseyama, “Confidence-Aware Spatial-Temporal Attention Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Expert-Novice Level Classification”
2. H. Zhu, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Prompt-Based Personalized Federated Learning for Medical Visual Question Answering”
3. M. Kashiwagi, K. Maeda, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Enhancing Noisy Label Learning Via Unsupervised Contrastive Loss with Label Correction Based on Prior Knowledge”
4. M. Sato, K. Maeda, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Caption Unification for Multi-View Lifelogging Images Based on In-Context Learning with Heterogeneous Semantic Contents”
5. Y. Feng, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Privacy Preserving Gaze Estimation Via Federated Learning Adapted To Egocentric Video”
6. Y. Watanabe, R. Togo, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “TolerantGAN: Text-Guided Image Manipulation Tolerant to Real-World Image”
7. Z. Li, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Source-Data-Free Cross-Domain Knowledge Transfer for Semantic Segmentation”
8. Y. Moroto, Y. Ye, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Zero-Shot Visual Sentiment Prediction via Cross-Domain Knowledge Distillation”
9. H. Matsuda, R. Togo, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Multi-Object Editing in Personalized Text-To-Image Diffusion Model Via Segmentation Guidance”

当研究室 長谷山教授が令和6年度科学技術分野の文部科学大臣表彰 科学技術賞（研究部門）を受賞しました！
本賞は、科学技術に関する研究開発、理解増進等において顕著な成果を収めた者について、その功績を讃えることにより、科学技術に携わる者の意欲の向上を図り、日本の科学技術水準の向上に寄与することを目的として表彰されるものです。
誠におめでとうございます！

当研究室の長谷山教授が拠点長を務めるデータ駆動型融合研究創発拠点(D-RED)が北海道新聞デジタルにて紹介されました。

https://www.hokkaido-np.co.jp/article/1001521

D-REDは、民間企業等と連携し、人工知能(AI)を活用した課題解決を実施するための施設です。

今月19日には、開所式が開催されます。

2024年4月5日に，長谷山教授が拠点長を務めるデータ駆動型融合研究創発拠点にて，NEXCO東日本グループの研究ユニットの開所式が開催されました．
本ユニットでは，長谷山・小川研究室との共同研究を軸として，次世代インフラ維持管理に向けた様々な研究開発を実施していきます．

新年度のメディアダイナミクス研究室について
4月より新たに6名の学生が博士課程に、11名の学生が修士課程に入学しました。
修士課程に入学した学生のうち5名は、他大学から新たにメディアダイナミクス研究室に加わる学生です。
皆様、おめでとうございます！

/https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/member/

長谷山美紀先生が、情報科学研究院長の４年間の任期を終えられました！
2020年4月～2024年3月まで情報科学研究院長を務められた当研究室教授の長谷山先生が本日任期を満了で終えられ、花束贈呈式が行われました。
コロナ禍で始まった研究院長の任務ですが、その中でも研究院を導いて頂いたことに感謝致します。
大変にお疲れ様でした！

北海道大学の学位授与式が開催され、当研究室の博士学生3名、修士学生10名、および学部学生3名がそれぞれ学位を授与されました。
博士学生3名・修士学生4名は研究室を巣立ち、6名の修士学生は博士課程に進学します。また、学部学生全員が修士課程に進学します。
また、卒業生・修了生に以下の賞が授与されました。
●北海道大学 工学部長賞（旧ウィリアム・ウィラー賞)
学部4年生　佐藤 雅也
●北海道大学大学院情報科学院　学院長賞
修士2年生　渡邉 優宇人
博士3年生　柳 凜太郎
●令和5年度 電子情報通信学会北海道支部 学生奨励賞
修士2年生　五箇 亮太
修士2年生　渡部 航史
皆さん、誠におめでとうございます！

修士2年の五箇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！

当研究室の学生がIEEE Sapporo Sectionで受賞しました！
【The 2023 IEEE Sapporo Section Encouragement Award】
Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “TriBYOL: Triplet BYOL for self-supervised representation learning,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 1371-1375, 2022.
【The 2023 IEEE Sapporo Section Encouragement Award】
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Human emotion recognition using multi-modal biological signals based on time lag-considered correlation maximization,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2022), pp.4683-4687, 2022
【The 2023 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize】
Masaki Kashiwagi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A Note on Improving Noisy Labels Learning via Label Correction Utilizing Pre-trained Models,” 令和 5 年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 240-241, 2023

合同研究会にて14件の発表を行いました!
2024年2月19日-20日に北海道大学情報科学研究院棟で開催された電子情報通信学会 ITS研究会・画像工学研究会、映像情報メディア学会 メディア工学研究会・映像表現&CG研究会・マルチメディアストレージ研究会の合同研究会において、当研究室より以下の発表を行いました。
① 清野竜生,斉藤直輝,小川貴弘,浅水　仁,長谷山美紀:”モーションデータを用いたSpatial Temporal Attention Graph Convolutional Networkによる熟練度分類の高精度化に関する検討”
② 七田　亮,藤後　廉,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”画像注視時の脳活動データを用いたStable diffusionに基づくテキストからの画像生成に関する検討 ～ 潜在空間における脳活動データに基づく制御機構の導入 ～”
③ Haoyang Wang,Ren Togo,Keisuke Maeda,Takahiro Ogawa,Miki Haseyama:”A Note on Improvement of Zero-shot Video Retrieval using LLM Description based on Multiple Image Captioning Models”
④ 岡村洋希,前田圭介,藤後　廉,小川貴弘,長谷山美紀:”視覚言語モデルにおける注目する特徴を指定可能なドメイン適応に関する検討”
⑤ 河合雅斗,柳　凜太郎,藤後　廉,小川貴弘,長谷山美紀:”アメリカンフットボールにおける選手位置情報を利用したパス可能領域の推定に関する一検討”
⑥ 河合雅斗,柳　凜太郎,藤後　廉,小川貴弘,長谷山美紀:”Neural Radiance FieldsにおけるReduced Reference画質評価に関する一検討”
⑦ 長谷山美紀,水谷祐輔,田中晋吾:”［特別講演］北海道大学データ駆動型融合研究創発拠点における取組 ～ データ駆動による融合研究創発と地域課題解決に向けたデジタルスキル養成 ～”
⑧ 水谷祐輔,中村雅人,鵜川　久,田中晋吾,長谷山美紀:”［特別講演］北海道大学における地域中核人材育成に向けたデジタルリスキリングの取組”
⑨ 前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”［特別講演］次世代インフラ維持管理に向けた研究と北海道開発局との連携協定における取組み”
⑩ 渡部航史,小川直輝,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”［特別講演］道路附属物のドローン映像を用いたvision transformerに基づく変状検出技術”
⑪ 渡邉優宇人,小川直輝,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”［特別講演］橋梁点検効率化のための生成AIを用いた所見生成技術”
⑫ 吉田将規,前田圭介,藤後　廉,小川貴弘,長谷山美紀:”［特別講演］音声認識・生成AIを用いた通報音声からの事象発生地点予測”
⑬ 大羽賀駿也,藤後　廉,小川貴弘,長谷山美紀:”物体の属性と関係性を考慮したマルチモーダル大規模言語モデルの高精度化に関する検討”
⑭ 五箇亮太,諸戸祐哉,前田圭介,小川貴弘,長谷山美紀:”双方向Transformerに基づいたサッカー選手のイベントデータからの行動推定に関する検討”