NEWS お知らせ

電子情報通信学会論文誌に、当研究室より投稿していた下記の論文が採択されました。
早期公開・掲載等について確定しましたら、随時更新致します。
朴 君，小川 貴弘，長谷山 美紀，“分類体系に注目した決定木の構築に基づく走査型電子顕微鏡画像を用いた生物の分類法，” 電子情報通信学会論文誌 D (Accepted for publication)

2015 Joint Conference of IWAIT and IFMIAで発表＆受賞しました！
1月11日～13日にNational Cheng Kung University, Tainan, Taiwanで開催の2015 Joint Conference of IWAIT and IFMIAで当研究室より以下の5件の発表を行いました。
また、当研究室の澤田君の発表（下記、（１）の発表）が、Best Paper Awardを受賞しました！
（１）【Best Paper Award！】
“Music Recommendation via EEG-based Individual Preference Extraction”
Ryosuke Sawata, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
（２）
“Hierarchical Structure Extraction of Web Communities Based on New Similarity Estimation from Heterogeneous Video Features”
Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
（３）
“Preference Estimation for Video Recommendation from Viewing Behavior Based on SLPCCA-OC”
Yoshiaki Yamaguchi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
（４）
“Evaluation Criterion for Visualization of Image Search Results Based on Human Visual Characteristics”
Yuya Mizorogi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
（５）
“Feature-based Compressed Noise Detection and Reduction using Bayesian Network”
Naofumi Wada, Masato Kazui, Miki Haseyama

昨年開催された『2014 IEEE 3rd Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2014) （2014/10/7～2014/10/10）』での下記の発表について、その概要説明がYoutubeに公開されました。
Missing Audio Segment Reconstruction Based on Sparse Representation with Power Spectrogram
Yuma Tanaka (Hokkaido University, Japan), Takahiro Ogawa (Hokkaido University, Japan) and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

Popular Music Estimation Based on Topic Model Using Time Information and Audio Features
Shohei Kinoshita (Hokkaido University, Japan), Takahiro Ogawa (Hokkaido University, Japan) and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)

下記の論文が、論文誌ITE Transactions on Media Technology and Applicationsに掲載されました。
Extended Joint Bilateral Filter for the Reduction of Color Bleeding in Compressed Image and Video
Naofumi Wada, Masato Kazui，Miki Haseyama
https://www.jstage.jst.go.jp/article/mta/3/1/3_95/_article

平成26年12月22日にIEEE WIE 札幌支部主催、IEEE札幌支部共催の学術講演会が開催され、当研究室メンバーが参加しました。
釧路工業高等専門学校の浅水仁教授に「高専における地域との共同研究の取り組みについて」をご講演頂きました。
浅水先生は研究室OBで参加した当研究室メンバーも熱心にお話を聞きました。

2014年12月12日に東京・早稲田大学で開催された映像情報メディア学会メディア工学研究会にて当研究室より下記の発表を行いました。
高橋翔, 長谷山美紀, “ネットワーク解析を用いたサッカー映像における重要選手と類似場面の検出に関する一考察,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 38, no. 51, pp. 1-4, 2014.

下記の論文が、論文誌ITE Transactions on Media Technology and Applicationsに採録されました。
掲載等について確定しましたら、随時更新致します。
Extended Joint Bilateral Filter for the Reduction of Color Bleeding in Compressed Image and Video
Naofumi Wada, Masato Kazui，Miki Haseyama

2014. 11. 27-28
沖縄にて新学術領域研究「生物多様性を規範とする革新的材料技術」の全体会議・海洋研究開発機構合同講演会に参加しています。

2014年11月11日～14日に京都で開催された信号処理シンポジウムに当研究室より下記の発表を行いました。
映像特徴とタグ情報を考慮したネットワーク構造解析に基づくWeb 映像検索に関する検討
A note on video retrieval based on network structure analysis using video features and tag information
吉田 壮 小川 貴弘 長谷山 美紀
画像注視時の脳波特徴量を用いた画像分類に関する検討 (3)
ー MSLPCCA に基づく特徴統合を用いた高精度化ー
A Note on Image Classification Using EEG Features during Watching Images (3)
-Classification Performance Improvement Using MSLPCCA-based Feature Integration-
川上拓也 小川貴弘 長谷山美紀
Web コミュニティの階層構造抽出に関する検討
–映像特徴ベクトル間の距離に注目した類似度の導入による高精度化–
A Note on Extraction of Hierarchical Structure of Web Communities: Performance Improvement Based on Similarity Focusing on Distance between Video Feature Vectors
原川良介 小川貴弘 長谷山美紀
ランク最小化を導入した動画像の事例ベース超解像の高精度化に関する検討
Performance Improvement of Example-Based Video Super-Resolution Using Rank Minimization
廣川真梨子 小川貴弘 長谷山美紀
胃X線画像の撮像方向推定が与えるHelicobacter pylori感染の識別精度への影響の考察
A Note on Relationship Between Accuracy of Helicobacter Pylori Infection Detection and Photographing Direction Estimation of Gastric X-ray Images
石原賢太 小川貴弘 長谷山美紀
楽曲聴取時の個人の脳波信号を利用した好みの楽曲の識別に関する検討
A Note on Classification of Individual Favorite Musical Pieces Utilizing EEG Signals during Listening to Music
澤田充奨 小川貴弘 長谷山美紀

当研究室から投稿していた下記の5件の発表が、2015 Joint Conference of IWAIT and IFMIAに採択されました。
(Janyary 11-13, 2015, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan)
Music Recommendation via EEG-based Individual Preference Extraction
Ryosuke Sawata, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Hierarchical Structure Extraction of Web Communities Based on New Similarity Estimation from Heterogeneous Video Features
Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Preference Estimation for Video Recommendation from Viewing Behavior Based on SLPCCA-OC
Yoshiaki Yamaguchi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Evaluation Criterion for Visualization of Image Search Results Based on Human Visual Characteristics
Yuya Mizorogi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
“Feature-based Compressed Noise Detection and Reduction using Bayesian Network”
Naofumi Wada, Masato Kazui, Miki Haseyama

2014年10月25日，26日に北海道科学大学にて開催の電気・情報関係学会北海道支部連合大会に当研究室より下記の発表を行いました！
トピックモデルに基づく音響特徴と時間情報を考慮した流行曲識別に関する検討
木下 奨平，小川 貴弘，長谷山 美紀
パワースペクトログラム誤差最小化に基づく消失音響区間の再構成手法に関する検討
田中 佑磨，小川 貴弘，長谷山 美紀
トピックモデルを用いた複数特徴の統合による画像群の可視化に関する検討
館農 浩平，小川 貴弘，長谷山 美紀
維持管理業務の効率化に向けた点検データの類似度算出における特徴選択に関する検討
三改木 裕矢，高橋 翔，小川 貴弘，長谷山 美紀
複数の画像特徴を用いたベイジアンネッ トワ ークに基づく構造物の変状の推定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
画像共有サイトへの投稿画像およびそのメタデータに注目したマルチモーダル画像検索手法に関する検討
斉藤 直輝，小川 貴弘，浅水 仁，長谷山 美紀
Web映像検索のための意味内容を考慮したWebコミュニティの階層構造抽出に関するー検討
竹原 大智，原川 良介，小川 貴弘，長谷山 美紀
視聴動作に基づくユーザの関心対象を考慮した映像に対する関心の有無の識別に関する検討
山口 由晃，小川 貴弘，浅水 仁，長谷山 美紀

2014年10月27日～30日にフランス・パリにて開催のIEEE International Conference on Image Processing 2014 (IEEE ICIP2014)に、当研究室より以下の2研の発表を致します。
TEC-P4: Interpolation and Mosaicing
Tuesday 16:10-18:10; Poster Session
2D SEMI-SUPERVISED CCA-BASED INPAINTING INCLUDING NEW PRIORITY ESTIMATION
Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Hokkaido University, Japan
TEC-L5: Classification of Medical Images
Wednesday 14:00-16:00; Oral Session
14:40 TEC-L5.3 HELICOBACTER PYLORI INFECTION DETECTION FROM MULTIPLE X-RAY IMAGES BASED ON DECISION LEVEL FUSION
Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Hokkaido University, Japan

第4回 次世代ものづくり基盤技術産業展 TECH Biz EXPO　(2014/10/22～24, ポートメッセなごや)にて、「バイオミメティクスがもたらす技術革新」に関する講演会が行われております。
当研究室からは、以下の講演を行いました。
発想支援型検索システムとバイオミメティクスデータベース
北海道大学 大学院情報科学研究科 教授　長谷山 美紀，助教　小川 貴弘 氏

10月24日(金) 10:30～12:30
バイオミメティクスがもたらす技術革新
発想支援型検索システムとバイオミメティクスデータベース
北海道大学 大学院情報科学研究科 教授　長谷山 美紀 氏
北海道大学 大学院情報科学研究科 助教　小川 貴弘 氏
バイオミメティクスは、生物の構造や機能から着想を得て、新しい技術を開発する科学技術である。膨大な生物学データから工学へ繋げる発想支援が重要な役割を担うとされ、新しい画像検索基盤の実現が開始された。生物データベースに含まれる大量の画像を活用することで、テキスト情報による検索の限界を超えた『バイオミメティクス検索基盤』を実現する試みである。本検索基盤は、今まで昆虫や鳥類、魚類など個別のデータベースに蓄積されたデータを統合し、材料科学や機械工学など広く工学研究者や産業界の利用を可能とする。本講演では、上記検索基盤について紹介し、生み出される工学的発想について議論する。
http://www.techbizexpo.com/event/index1024.html#no23

受賞した学生は学部4年生で初めての国際会議でした！これからの活躍が楽しみです。

GCCE2014では、当研究室から下の４件の発表があります．今年度は全て学部４年生が発表します！
Popular Music Estimation Based on Topic Model Using Time Information and
Audio Features
Shohei Kinoshita (Hokkaido University, Japan), Takahiro Ogawa (Hokkaido
University, Japan) and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Missing Audio Segment Reconstruction Based on Sparse Representation with
Power Spectrogram
Yuma Tanaka (Hokkaido University, Japan), Takahiro Ogawa (Hokkaido
University, Japan) and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Effective Multiple Feature Fusion Using Topic Model for Social Image
Visualization
Kouhei Tateno (Hokkaido University, Japan), Takahiro Ogawa (Hokkaido
University, Japan) and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Bayesian Network-based Distress Estimation Using Image Features in Road
Structure Assessment
Keisuke Maeda (Hokkaido University, Japan), Sho Takahashi (Hokkaido
University, Japan), Takahiro Ogawa (Hokkaido University, Japan) and Miki
Haseyama (Hokkaido University, Japan)

当研究室の技術は、研究室HPのトップにも載せておりますQuery is You!(QIY)です。
QIYを通して北海道と北海道大学を紹介した（後半部分です。）秀逸動画ですので、Youtubeに掲載することとしました。
http://youtu.be/qp3E5GOjCf4

当研究室からは、Video Vortex SSFやImage Cruiser SSF、Query is You!等の様々なデモンストレーションを行いました。
160名程度の学生さんが参加してくれたようで、誠に有難う御座います。
さらに、メディアダイナミクス研究室の研究成果等について興味のある方は、下記をご参照ください。
https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/
本日は、久々に当研究室の伝家の宝刀、ユネスコ動画を公開しました。
https://www.youtube.com/watch?v=HoU1bwZhT0I

当研究室からは、画像処理技術の最先端に関する講義と画像検索体験を実施しました。
また、映像制作の技術を学ぶため、STVの社内見学と「どさんこワイド179」の見学をしました。
画像・映像処理を研究する大学の研究室とそれを配信するテレビ局とのコラボレーション企画ですが、今年で3年目となります。年々、より魅力的なイベントになってきたと感じています。

昨日の中学生向け研究紹介イベントに続き、明日23日は高校生向けイベントを札幌テレビ放送(STV)にて開催します。
また、25日木曜日は、写真の通り、メディアネットワークコース紹介イベントにて当研究室研究紹介を行います。
場所は、北海道大学　高等教育推進機構のE204室です。
ご興味がある方は御来場下さい。