過去のお知らせ
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VQGに関する論文がSensorsに採択されました！
Vision and Languageタスクにおいて，医用画像データに基づき多様な質問の生成を可能とする研究成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.847)に採択されました．
He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Diversity Learning Based on Multi-Latent Space for Medical ImageVisual Question Generation,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
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第60回北海道高等学校教育研究大会において，当研究室の長谷山美紀教授が講演を行いました．
2023年1月11日(水）にカナモトホールで開催された第60回北海道高等学校教育研究大会において，長谷山教授が以下の講演を行いました．『データサイエンス・AI教育 ～これからの北海道を考える～』
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IWAIT 2023にて成果発表を行い、Best Paper Awardを受賞しました！
2023/1/9-1/10に韓国済州島にて開催された画像処理分野の国際会議International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT 2023)にて以下の論文発表をを行い、Best Paper Awardを受賞しました！尚、本研究成果は、株式会社ニトリホールディングスとの連携による研究成果となります。
Teruhisa Yamashiro, Yuki Honma, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Customer Interest Estimation Method in Real Store Using Re-Identification and 3D Posture Estimation Models,” IWAIT, 2023.
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映像情報メディア学会 優秀研究発表賞を受賞しました！
当研究室の下記の発表が、映像情報メディア学会 優秀研究発表賞を受賞しました！おめでとうございます！
櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “ユーザの嗜好を考慮した強化学習と知識グラフに基づく楽曲プレイリスト生成に関する検討”, 映像情報メディア学会技術報告, vol.46, no.6, pp.109-112 (2022)
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北大・日立協働教育研究支援プログラム発表会の様子が北大HPにて公開されました！
先日行われた北大・日立協働教育研究支援プログラム発表会の様子が北大HPにて公開されました。当研究室博士後期課程1年の李広君が発表を行っております。本プログラムは、北海道大学と株式会社日立製作所の協働により、博士課程学生に対する経済的支援を通じて、教育の質、研究の向上を図り、我が国及び世界の発展に寄与することを目指したプログラムです。
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学術論文誌IEEE Open Journal of Signal Processing (OJSP) に採択されました！
当研究室より投稿していたクロスモーダル検索に関する研究成果がIEEE Open Journal of Signal Processingに採択されました。
Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Recallable Question Answering-based Re-ranking Considering Semantic Region for Cross-modal Retrieval,” IEEE Open Journal of Signal Processing, 2023.
https://signalprocessingsociety.org/publications-resources/ieee-open-journal-signal-processing
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小川貴弘先生が当研究室教授に昇任されました！
2016年より当研究室准教授を務められた小川貴弘先生が，この度1月より当研究室の教授に昇任されました．
誠におめでとうございます！
これからも益々のご活躍をお祈り申し上げます．引き続きメディアダイナミクス研究室を宜しくお願い致します！
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電子情報通信学会論文誌に採択されました！
感情理論の循環性を導入したラベル逆量子化理論に基づく相関分析に関する研究成果が，電子情報通信学会和文論文誌Ｄに採択されました．
斉藤 直輝，前田 圭介，小川 貴弘，浅水 仁，長谷山 美紀，”画像の感情推定のためのラベル逆量子化を導入した正準相関分析,” 2022.
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AAAI-23 Workshop に採択されました！
当研究室から投稿した医用画像を対象としたデータセット蒸留に関する以下の論文が，AAAI-23 Workshop on Representation Learning for Responsible Human-Centric AIに採択されました．
Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Dataset Distillation for Medical Dataset Sharing,” AAAI Workshop, 2023. (Accepted for publication)
https://aaai.org/Conferences/AAAI-23/ws23/
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ACM Multimedia Asia 2022にて発表を行いました！
2022年12月13日-16日に東京大学にて開催されたACM Multimedia Asia 2022にて2件のOral発表、1件ポスター発表、1件のデモ発表を行いました。
(1) Shunya Ohaga, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Disentangled Image Attribute Editing in Latent Space via Mask-based Retention Loss”
(2) Yingrui Ye, Yuta Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Affective Embedding Framework with Semantic Representations from Tweets for Zero-shot Visual Sentiment Prediction”
(3) Nozomu Onodera, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Popularity-aware Graph Social Recommendation for Fully Non-Interaction Users”
(4) Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Rubber material retrieval system using electron microscope images for rubber material development,”
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研究室メンバーの3名が若手優秀論文発表賞を受賞しました！
令和4年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会での当研究室の発表に関して、修士1年生の五箇君、学部4年生の七田君、山本君が若手優秀論文発表賞を受賞しました！おめでとうございます！
五箇 亮太, 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “サッカー競技のスカウティング映像における選手間の時空間的関係を考慮した不確実性に基づくシュートイベント予測に関する検討”, 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.196-197 (2022)
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 VQA モデルに基づく認知内容推定に関する検討 ― fMRI デコーダに用いる回帰モデルによる推定精度に関する検証 ―”, 令和4年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.117-118 (2022)
山本一輝, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “ドメイン共有ネットワークに基づく嗜好のドメイン依存性に頑健な推薦システムに関する検討”, 令和 4 年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp.131-132 (2022)
https://www.ieice.org/hokkaido/shibukai2022/
研究室で受賞した３名を撮影 -
2022年12月13日～12月15日に朱鷺メッセ新潟コンベンションセンターで開催の第37回信号処理シンポジウムにて当研究室より以下の発表を行いました。
企画セッション: 信号処理がもたらす先進的環境モニタリング
東 孝明，小川 直輝，前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀: “道路構造物の変状画像分類の高精度化に関する検討 ―自己教師あり学習の導入による事前知識の活用―”
本発表は、NEXCO東日本との共同研究成果をまとめたものです。
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学術論文誌International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS) (Impact Factor: 3.421)に論文が採録されました！
当研究室より投稿していた自己教師あり学習技術の医療データへの応用に関する論文がInternational Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS)に採録されました。
Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “COVID-19 Detection Based on Self-Supervised Transfer Learning Using Chest X-Ray Images,” International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS), 2022. (Accepted for publication)
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IEEE GCCE2022の賞の授与式を行いました！
IEEE GCCE2022で受賞した3名の授賞式を研究室で実施しました。皆さん、改めておめでとうございます。
●Excellent Student Paper Awards, Bronze PrizeKazuki Yamamoto, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Platform Recommendation Considering Common Users’ Preferences Based on Preference Propagation GraphNet”
●Excellent Poster Award, Silver PrizeMasato Kawai, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Free-Viewpoint Sports Video Generation Based on Dynamic NeRF Considering Time Series”
●Excellent Student Poster Award, Silver PrizeYuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Content-Based Image Retrieval Using Effective Synthesized Images From Different Camera Views via pixelNeRF”
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Top 10 Self-supervised Learning Models in 2022に選定されました！インドメディアAnalytics India MagazineによるTop 10 Self-supervised Learning Models in 2022に当研究室の自己教師あり学習モデルTriBYOLが選定されました．
https://analyticsindiamag.com/top-10-self-supervised…/尚，当研究成果は，以下の中国メディアにも掲載されています．https://mp.weixin.qq.com/s/kbzRunw7VeKsjhN8IkCVoghttps://new.qq.com/rain/a/20221112A03ALF00https://mp.weixin.qq.com/s/kbzRunw7VeKsjhN8IkCVog【論文情報】Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “TriBYOL: Triplet BYOL for self-supervised representation learning,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2022.https://ieeexplore.ieee.org/document/9746967https://arxiv.org/abs/2206.03012
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食と脳科学に関する分野横断研究の成果が英語論文誌に採択されました！
イチゴを食べている時の脳活動情報とイチゴのおいしさとの関連性を解析した研究の成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.847)に採択されました．本研究は，宇都宮大学と共同で実施したものになります．Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Shin-ichi Adachi, Fumiaki Yoshizawa, Miki Haseyama, “Trial Analysis of Relationship between Taste and Biological Information Obtained While Eating Strawberries for Sensory Evaluation,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
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当研究室 前田圭介特任助教が，2022 IEEE Sapporo Young Professionals Best Researcher Awardを受賞しました！
当研究室 前田圭介特任助教が，2022 IEEE Sapporo Young Professionals Best Researcher Awardを受賞しました！
また，The 2nd Hokkaido Young Professionals Workshopにて，以下の招待講演を行いました．
前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀，”マルチモーダル解析に基づく分野横断研究の取組,” The 2nd Hokkaido Young Professionals Workshop, 2022. -
土木学会 構造工学委員会 第３回 ＡＩ・データサイエンスシンポジウムにて４件の発表を行いました！
１．諸戸 祐哉，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”テキストおよび画像情報に基づくFocal Lossを導入した深層学習による冬期路面状態の分類”
２．小川 直輝，前田 圭介，小川 貴弘，長谷山 美紀，”異種特徴間の相関および Attention Mapの確信度を考慮可能な変状画像の劣化レベル分類”
３．上川 恭平，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”インフラ施設の変状の評価を支援する効率的な映像提示に向けた技術者の点検動作分類”
４．櫻井 慶悟，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”地下鉄トンネル点検時の一人称視点映像を用いたVision Transformerに基づく変状検出”
なお，本シンポジウムにて発表した論文は，「AI・データサイエンス論文集」として，J-STAGEに掲載されております． -
東京地下鉄株式会社との共同研究成果が英語論文誌に採択されました！
領域アノテーションに基づく効果的なデータ拡張により，高精度な変状検出を可能とする研究成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.847)に採択されました．
Keisuke Maeda, Saya Takada, Tomoki Haruyama, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Distress Detection in Subway Tunnel Images via Data Augmentation Based on Selective Image Cropping and Patching,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
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IEEE GCCE 2022 Excellent Student Paper Awards, Bronze Prizeを受賞しました！
2022年10月18日～21日に開催されたIEEE GCCE2022の口頭発表に関する賞が公開され、当研究室の下記の論文がExcellent Student Paper Awards, Bronze Prizeを受賞しました.
。Kazuki Yamamoto, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Platform Recommendation Considering Common Users’ Preferences Based on Preference Propagation GraphNet”
https://www.ieee-gcce.org/2022/awards.html
