NEWS お知らせ

本拠点では，データサイエンス・AIを駆使し，産学官・地域連携による融合研究を推進します．
地域の強みや特色を活かし，社会実装を加速するデータ駆動型融合研究によって，新たな価値をこの北海道から創出していきます．

2022年6月22日～24日に開催されている日本画像学会年次大会にて、当研究室の小川准教授が以下の招待講演を行いました。
異分野連携によるデータ駆動型のAI研究に関する取り組み
北海道大学　小川 貴弘

報道の映像は、下記のサイトで閲覧可能です。
https://www3.nhk.or.jp/sapporo-news/20220624/7000047846.html

調印式では、当研究室教授で、北海道大学・長谷山美紀 副学長（北海道大学大学院情報科学研究院長）と北海道開発局・橋本幸 局長による調印と説明が行われました。
https://www.hokudai.ac.jp/news/pdf/220624_pr.pdf

北海道内に膨大に存在する道路標識や道路照明の点検において，時間や費用がかかっていた課題を自動診断により解決する試みです．
https://www3.nhk.or.jp/sapporo-news/20220621/7000047705.html

世界トップの画像処理系国際会議The 29th IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP、開催地：FRANCE BORDEAUX、採択率：45%)に当研究室から投稿した以下の7件の論文が採択されました。
①
Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
IMPROVING MODEL ADAPTATION FOR SEMANTIC SEGMENTATION BY LEARNING MODEL-INVARIANT FEATURES WITH MULTIPLE SOURCE-DOMAIN MODELS
②
Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
ASSESSMENT OF IMAGE MANIPULATION USING NATURAL LANGUAGE DESCRIPTION: QUANTIFICATION OF MANIPULATION DIRECTION
③
Ziwen Lan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
GCN-BASED MULTI-MODAL MULTI-LABEL ATTRIBUTE CLASSIFICATION IN ANIME ILLUSTRATION USING DOMAIN-SPECIFIC SEMANTIC FEATURES
④
Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
GAUSSIAN DISTRIBUTED GRAPH CONSTRAINED MULTI-MODAL GAUSSIAN PROCESS LATENT VARIABLE MODEL FOR ORDINAL LABELED DATA
⑤
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
FEW-SHOT PERSONALIZED SALIENCY PREDICTION WITH SIMILARITY OF GAZE TENDENCY USING OBJECT-BASED STRUCTURAL INFORMATION
⑥
Yuhu Feng, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
HUMAN-CENTRIC IMAGE RETRIEVAL WITH GAZE-BASED IMAGE CAPTIONING
⑦
Yingrui Ye, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:
VISUAL SENTIMENT PREDICTION USING CROSS-WAY FEW-SHOT LEARNING BASED ON KNOWLEDGE DISTILLATION

当研究室から投稿していたガウス過程潜在変数モデルに関する研究成果が，機械学習・データマイニングのトップレベルのカンファレンスEuropean Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 2022 (採択率 26%) に採択されました！

• Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Summarizing Data Structures with Gaussian Process and Robust Neighborhood Preservation,” ECML PKDD, 2022. (Accepted)
  https://2022.ecmlpkdd.org/

2022年7月25日（月）〜7月28日（木）に開催予定の画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2022）にて当研究室から4件の発表を行います。尚、2件がロングオーラル(18.97%)、1件がショートオーラル(28.16%)に採択されております。
(ロングオーラル)

• Zongao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Union-set Model Adaptation for Semantic Segmentation Using Multiple Source Domains with Subset Label Spaces,” MIRU2022.
• Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,Database-adaptive transfer learning for question answering-based re-ranking in cross-modal retrieval, MIRU2022.
  (ショートオーラル)
• 中川真, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “自然言語における恣意性を用いた潜在変数モデルに基づく概念表現学習,” MIRU2022.
  （ポスター）
• Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “COVID-19 Detection Based on Masked Image Modeling Using Vision Transformer,” MIRU2022.
  https://sites.google.com/view/miru2022

2022年5月30日に北海道大学　フロンティア応用科学研究棟（鈴木章ホール）で開催された＜北海道大学「新」数理・データサイエンスセンター発足記念＞「北海道発「情報連携による防災・減災のイノベーション～教育・人材育成・先端研究・地方創生・産学官地域連携」シンポジウム」にて、当研究室教授で、数理・データサイエンス教育研究センター長 (北海道大学副学長）の長谷山先生が開会挨拶を行いました。
本シンポジウムでは、
・国土交通省 北海道開発局長 橋本 幸 様
・国土交通省 水管理・国土保全局 河川計画課 河川情報企画室長 藤田 士郎 様
・東日本高速道路株式会社 北海道支社 道路事業部長 林 正幸 様
・厚真町長 宮坂 尚市朗 様
・株式会社セコマ 代表取締役会長 丸谷 智保 様
・北海道大学客員教授・愛媛大学防災情報研究センター 教授 中前 茂之 様
の講演および
・北海道大学 工学研究院 教授 高野 伸栄 様
の講評・閉会挨拶が行われました。
現地90名、オンライン300名の参加者が本シンポジウムに参加しました。

https://www.mdsc.hokudai.ac.jp/wordpress/wp-content/uploads/2022/05/2022-05-30-02-E.pdf

当研究室から投稿していた，映像視聴中の生体信号を用いたユーザの関心度推定に関する論文が，システム・コンピュータ等に関する国際会議International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC) に採択されました．
Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multi-view Feature Integration Considering Partial and Ordered Labels on Content and Behavior Data,” ITC-CSCC, 2022. (Accepted)
https://www.itc-cscc2022.org/

世界最高峰の信号処理に関する国際会議IEEE ICASSP2022 (2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)に当研究室より7件の発表を行いました。
1.Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Self-knowledge Distillation Based Self-supervised Learning for COVID-19 Detection from Chest X-Ray Images,”2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2022) , pp.1371-1375 (2022)
2.Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “TriBYOL: Triplet BYOL for Self-supervised Representation Learning,”2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2022) , pp.3458-3462 (2022)
3.Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: Divergence-guided Feature Alignment for Cross-domain Object Detection,”2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2022) , pp.2240-2244 (2022)
4.Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Generative Adversarial Network Including Referring Image Segmentation for Text-guided Image Manipulation,”2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2022) , pp.4818-4822 (2022)
5.Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Distributed Label Dequantized Gaussian Process Latent Variable Model for Multi-view Data Integration,”2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2022), pp.4643-4647 (2022)
6.Nozomu Onodera, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Variational Bayesian Graph Convolutional Network for Robust Collaborative Filtering,”2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2022) , pp.3908-3912 (2022)
7.Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Human Emotion Recognition Using Multi-modal Biological Signals Based on Time Lag-considered Correlation Maximization,”2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2022) , pp.4683-4687 (2022)
https://2022.ieeeicassp.org/

ユーザの嗜好に合わせて楽曲プレイリストを提示する音楽推薦に関する研究成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.576)に採択されました．
Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Controllable Music Playlist Generation Based on Knowledge Graph and Reinforcement Learning,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
https://www.mdpi.com/journal/sensors

世界最高峰の信号処理に関する国際会議IEEE ICASSP2022 (2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)に採択された当研究室の7件の論文がIEEE Xploreに公開されました。
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/9745891/proceeding?isnumber=9746004&refinements=Author:Takahiro%20Ogawa

メディアダイナミクス研究室の博士課程1年生の李広さんが、博士課程学生に対する研究支援「北大・日立協働教育研究支援プログラム」に選ばれました。
本プログラムは、北大の博士課程の学生を対象とした総額最大1.4億円規模の給付型奨学金を支給する研究支援プログラムです。
誠におめでとうございます！
https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/02/0204a.html
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO55234710U0A200C2L41000/

当研究室から投稿していたTransformerを応用したサッカー映像解析に関する論文が、マルチメディア系国際会議IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA AND EXPO Workshop (ICME-WS) AI-Sportsに採択されました。
Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Transformer Based Multimodal Scene Recognition in Soccer Videos,” ICME-WS AI-Sports, 2022. (Accepted)

当研究室の『最先端マルチメディア技術とその実社会応用』に関する取り組みの動画が、北海道総合通信局公式チャンネル(Youtube）で公開されました。
【研究背景】
　近年のマルチメディアAI技術に対する関心の高まりに伴って、実データを対象とした課題、具体的に、医療や社会インフラ維持管理等の分野に存在する課題を解決する試みが活発に進められている。
【研究概要】
　本研究室では、最先端のマルチメディアAI技術の実社会応用を推進しており、医学、土木工学、材料科学、脳科学・生体工学、惑星科学など様々な分野と連携し、課題解決に取り組んできた。
【キーワード】
　マルチメディアAI、ビッグデータ、深層学習、画像処理、信号処理、相関分析、生成モデル、説明可能なAI、少量データ学習、バイオミメティクス、画像検索、物性推定、異常検知、嗜好推定、ブレインデコーディング、衛星画像解析、気象データ解析、検索・推薦システム、可視化
【期待される活用分野】医学、土木化学、材料科学、脳科学・生体工学、惑星科学をはじめとする種々の分野
　本研究成果は、情報科学との異分野の融合領域において、当該分野における種々の課題解決のために活用できると期待されている。

2022年6月8日から台湾にて開催予定のコンシューマエレクトロニクスに関する国際会議IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan（ICCE-TW）に当研究室から投稿していた以下の3件の論文が採択されました！

• Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene Retrieval in Soccer Videos by Spatial-temporal Attention with Video Vision Transformer,” ICCE-TW, 2022. (Accepted)
• Tsuyoshi Masuda, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Action Classification Based on LSTM Using First and Third Person Videos of Engineers Inspecting Bridges,” ICCE-TW, 2022. (Accepted)
• An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multi-scale Defect Detection from Subway Tunnel Images with Spatial Attention Mechanism,” ICCE-TW, 2022. (Accepted)
  http://www.icce-tw.org/

大学院情報科学研究院入学式における長谷山研究院長の『新しい大学院生に贈る言葉』が研究院のHPに掲載されました。
https://www.ist.hokudai.ac.jp/news/n2205.html

感情理論で定義される感情間の関係性を特徴空間に反映可能とする論文がNeurocomputing IF 5.719 に採録されました．
Yun Liang, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Chain Centre Loss: A Psychology Inspired Loss Function for Image Sentiment Analysis,” Neurocomputing, 2022. (Accepted for publication)
https://www.journals.elsevier.com/neurocomputing

メディアダイナミクス研究室の長谷山教授が数理・データサイエンス教育研究センターのセンター長に着任しました。
長谷山先生は引き続き、本学の副学長、情報科学研究院長を務められます。
※ 長谷山先生の副学長コラムが北海道大学のHPに公開されました！
https://www.hokudai.ac.jp/introduction/directors/no12.html
また、前田 圭介先生が本日より当研究室の特任助教に着任しました。
以上に加えて、4月より新たに5名の学生が修士課程に、1名の学生が研究生として入学しました。皆様、おめでとうございます！
本年度、メディアダイナミクス研究室は、スタッフ5名、博士課程学生11名、修士課程学生17名、研究生1名、学部学生5名の総勢39名の体制で研究を推進してまいります！
https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/member/