NEWS お知らせ

2022年11月10日(木）にかでる２・７で開催された第36回寒地土木研究所講演会において、小川准教授が以下の特別講演を行いました。

特別講演「AI研究の動向と最先端データ駆動型研究」～次世代インフラ維持管理・防災・減災に向けた産学官・地域連携による取組み～

https://chouseikan.ceri.go.jp/web/event/detail.html?eid=183910325166

2022年11月5日に北海道大学医学部フラテホールにて開催された第1回 北海道大学医療AIシンポジウムにて当研究室 藤後廉特任助教が以下の講演を行いました．

藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”AI技術の最新動向と医療分野における応用事例,” 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022.

また，以下の2件のポスター発表を行い，博士1年の李広君が優秀研究賞を受賞しました．おめでとうございます！

– 李 広, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “医療データを対象としたデータセット蒸留に関する検討,” 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022.
– 西岡 典子, 平田 健司, 國枝 翼, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 清水 幸衣, 渡邊 史郎, 長谷山 美紀, 工藤 輿亮, “MRIによる定量的磁化率マッピングとAIを用いたアミロイドβ沈着予測,” 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022.

https://www.med.hokudai.ac.jp/seminars_etc/2022/0921.html

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2022年11月5日～11月6日にかけて開催された令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会にて，以下の7件の発表を行いました．

１．pixelNeRFによる生成画像を用いた視点の変化に頑健な画像検索手法に関する検討，江良 勇輝, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
２．協調フィルタリングにおける潜在因子モデルの埋め込み表現と人気バイアスの関係の検討，岡村 洋希, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
３．眼底画像を用いた教師なしドメイン適応に基づく糖尿病性網膜症の重症度の推定に関する検討，國枝 翼, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
４．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—，七田 亮, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
５．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，山本 一輝, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
６．フーリエ振幅成分を考慮したNeural Radiance Fieldsのノンリファレンス評価指標に関する検討，河合 雅斗, 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
７．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，五箇 亮太, 諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀

https://www.ieice.org/hokkaido/shibukai2022/

2022/10/23-10/27 にて開催中のコンピュータビジョン分野のトップカンファレンスEuropean Conference on Computer Vision (ECCV) 2022にてモデル適応に関する以下のの発表を行いました（オンライン）．
https://eccv2022.ecva.net/

– Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Union-set Multi-source Model Adaptation for Semantic Segmentation,” European Conference on Computer Vision (ECCV), 2022. (Accepted)
また，研究成果のコードを公開しました！
https://github.com/lzy7976/union-set-model-adaptation

#ECCV2022

10月18日～21日に大阪 千里ライフサイエンスセンターにて開催された国際会議2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (IEEE GCCE 2022)に当研究室より以下の11件の発表を行いました。
また、2件の発表が受賞しました！おめでとうございます！
・ Excellent Poster Award, Silver Prize ([10]の発表）
・ Excellent Student Poster Award, Silver Prize（[7]の発表）

[1] He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “A Multimodal Interpretable Visual Question Answering Model Introducing Image Caption Processor”
[2] Tsubasa Kunieda, Ren Togo, Noriko Nishioka, Yukie Shimizu, Shiro Watanabe, Kenji Hirata, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama: “Prediction of Amyloid-β Positivity Using QSM Images Based on Bootstrap Your Own Latent”
[3] Ryo Shichida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Analysis of Relationships Between Visual Cognitive Contents and Response of Each Brain Region via Visual Question Answering”
[4] Hiroki Okamura, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “GCN-Based Collaborative Filtering Considering Personality Bias”
[5] Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Modal Image Retrieval Considering Semantic Relationships With Object Information”
[6] Yuhu Feng, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Refinement of Gaze-Based Image Caption for Image Retrieval”
[7] Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Content-Based Image Retrieval Using Effective Synthesized Images From Different Camera Views via pixelNeRF”
[8] Ryota Goka, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Shoot Event Prediction From Soccer Videos by Considering Players’ Spatio-Temporal Relations”
[9] Kazuki Yamamoto, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Platform Recommendation Considering Common Users’Preferences Based on Preference Propagation GraphNet”
[10] Masato Kawai, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Free-Viewpoint Sports Video Generation Based on Dynamic NeRF Considering Time Series”
[11] Yutaka Yamada, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Trend Prediction of Students’Mock Examination Results Using Matrix Completion”

当研究室より投稿していた医療データ共有に向けたデータセット蒸留に関する論文がComputer Methods and Programs in Biomedicineに採録されました。Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Compressed gastric image generation based on soft-label dataset distillation for medical data sharing,” Computer Methods and Programs in Biomedicine (Accepted for publication)

https://www.sciencedirect.com/journal/computer-methods-and-programs-in-biomedicine

画像処理分野に関する国際会議International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT 2023)に以下の論文が採択されました！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. (Accepted)

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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)にて当研究室から以下の7件の発表を行いました。①Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:IMPROVING MODEL ADAPTATION FOR SEMANTIC SEGMENTATION BY LEARNING MODEL-INVARIANT FEATURES WITH MULTIPLE SOURCE-DOMAIN MODELS②Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:ASSESSMENT OF IMAGE MANIPULATION USING NATURAL LANGUAGE DESCRIPTION: QUANTIFICATION OF MANIPULATION DIRECTION③Ziwen Lan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:GCN-BASED MULTI-MODAL MULTI-LABEL ATTRIBUTE CLASSIFICATION IN ANIME ILLUSTRATION USING DOMAIN-SPECIFIC SEMANTIC FEATURES④Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:GAUSSIAN DISTRIBUTED GRAPH CONSTRAINED MULTI-MODAL GAUSSIAN PROCESS LATENT VARIABLE MODEL FOR ORDINAL LABELED DATA⑤Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:FEW-SHOT PERSONALIZED SALIENCY PREDICTION WITH SIMILARITY OF GAZE TENDENCY USING OBJECT-BASED STRUCTURAL INFORMATION⑥Yuhu Feng, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:HUMAN-CENTRIC IMAGE RETRIEVAL WITH GAZE-BASED IMAGE CAPTIONING⑦Yingrui Ye, Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:VISUAL SENTIMENT PREDICTION USING CROSS-WAY FEW-SHOT LEARNING BASED ON KNOWLEDGE DISTILLATION

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2022年10月31日まで開催中の「イノベーション・ジャパン2022～大学見本市Online」に出展しています！当研究室からは、新しい観光情報推薦システムである「興味・関心・嗜好・知識・経験等の非言語情報を理解するAI」を出展しています。下記URLからアクセス可能ですので是非お試しください！

●大学見本市Online URL：https://innovationjapan-jst-nedo.jst.go.jp/uf/

●デモシステム URL:https://www.lmd-demo.org/2022/

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2022年9月30日に開催された学部・学科紹介に当研究室からデモ出展を行いました。今回は、2019年以来の対面開催となりました。
多くの学生（約200名）の学生が来場し、メディアネットワークコースの紹介を聞いて頂きました！

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2022年9月19日～23日にフランスのグルノーブルで開催のEuropean Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databasesにて，当研究室より以下の発表を行いました．
Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Summarizing Data Structures with Gaussian Process and Robust Neighborhood Preservation”

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土木学会に掲載された当研究室の以下の論文が2022年度の土木学会 土木情報学システム開発賞を受賞しました。
山本 健太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀: “トンネル切羽画像を用いたオンライン学習に基づく穿孔エネルギー推定”, 土木学会論文集F3(土木情報学), vol.77, no.1, pp.22-30 (2021)
【土木情報学システム開発賞】
トンネル切羽画像からの穿孔エネルギー推定手法
（土木学会論文集F3（土木情報学）Vol.77 (2021)No.1に関連論文掲載）
山本健太郎（北海道大学）
藤後廉（北海道大学）
小川貴弘（北海道大学）
長谷山美紀（北海道大学）

ACM Multimedia Asia 2022にDEMO PAPERSに以下の1件の論文が採択されました。
Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Rubber material retrieval system using electron microscope images for rubber material development,” ACM Mutimedia Asia, 2022.

ACM Multimedia Asia 2022に2件の論文がOral presentationとして、1件の論文がshort(poster presentation)として採択されました。
Accepted for an oral presentation:
(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”
Accepted as a short paper (poster presentation):
(3) Nozomu Onodera, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Popularity-aware Graph Social Recommendation for Fully Non-Interaction Users”
https://www.mmasia2022.org/

2022年9月8日～9月10日に早稲田大学で開催されている日本動物学会 第93回 早稲田大会 2022にて、当研究室 小川准教授が以下の講演を行いました。エコミメティクスの共通言語を生み出す潜在空間導出の取組みA New Trial on Derivation of Latent Space Providing Common Language for Eco-mimeticshttps://www.zoology.or.jp/annual-meeting/2/

2022年9月5日（月）～7日（水）に北海道大学で開催の第71回高分子討論会において、当研究室より以下の依頼講演を行いました。
小川 貴弘，”エコミメティクスの異分野融合研究を支える情報科学に基づくアプローチ”
本発表は、高分子討論会 特定テーマ「自然共生とエコミメティクス」のセッションにて発表されました。
https://main.spsj.or.jp/tohron/71tohron/

メディアダイナミクス研究室OBの斉藤 直輝 先生が北海道大学 総合IR室の助教に着任しました。誠におめでとうございます！

当研究室の知識グラフと強化学習を組み合わせたアーティスト推薦に関する研究成果を，最新AI論文紹介メディアのAI-SCHOLARさんに記事にしていただきました．以下のリンクから閲覧可能です．Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Explainable artist recommendation based on reinforcement knowledge graph exploration,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2022. https://ai-scholar.tech/…/recomme…/artist_recommendation

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”https://committees.jsce.or.jp/struct1002/node/8

複数のヒトの脳活動情報から，注視画像の意味内容を推定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．
Takaaki Higashi, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multiple Subjects’ Brain Decoding for Estimating Visual Information Based on Probabilistic Generative Model,” Sensors, 2022 (Accepted for publication).
https://www.mdpi.com/journal/sensors