2024/11/11 更新

お知らせ

 

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ウチダ セイイチ
内田 誠一
UCHIDA SEIICHI
所属
役員等 理事
数理・データサイエンス教育研究センター (併任)
データ駆動イノベーション推進本部 (併任)
超伝導システム科学研究センター (併任)
味覚・嗅覚センサ研究開発センター (併任)
システム生命科学府 システム生命科学専攻(併任)
工学部 電気情報工学科(併任)
システム情報科学府 情報理工学専攻(併任)
マス・フォア・イノベーション連係学府 (併任)
共創学部 共創学科(併任)
職名
理事
連絡先
メールアドレス
プロフィール
1990-1992 九州大学大学院工学研究科情報工学専攻(修士課程) 1992-1996 セコム株式会社IS研究所音声情報処理研究室 1996-1999 九州大学大学院システム情報科学研究科知能システム学専攻博士後期課程 1999-2002 システム情報科学研究院知能システム学部門助手 2002-2007 同部門助教授 2007- 同部門教授 2017- 九州大学主幹教授(称号付与) 2017- 数理・データサイエンス教育研究センター センター長 2022- 副学長
外部リンク

研究分野

  • 情報通信 / 知覚情報処理

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション

学位

  • 博士(工学)

経歴

  • 九州大学 理事

    2024年10月 - 現在

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  • 九州大学 副学長

    2022年10月 - 現在

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  • 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター長

    2017年10月 - 現在

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  • 九州大学 大学院 システム情報科学研究院 教授

    2007年10月 - 現在

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  • セコム株式会社IS研究所 1992.3-1996.3

    セコム株式会社IS研究所 1992.3-1996.3

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ:画像認識

    研究キーワード:画像認識

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:画像情報学

    研究キーワード:画像情報学

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:画像処理

    研究キーワード:画像処理

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:深層学習

    研究キーワード:深層学習

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:機械学習

    研究キーワード:機械学習

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:最適化

    研究キーワード:最適化

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:時系列解析

    研究キーワード:時系列解析

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:文字認識

    研究キーワード:文字認識

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:文字

    研究キーワード:文字

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:動的計画法

    研究キーワード:動的計画法

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:マッチング

    研究キーワード:マッチング

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:フォント

    研究キーワード:フォント

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:パターン認識

    研究キーワード:パターン認識

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:パターン照合

    研究キーワード:パターン照合

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:バイオイメージインフォマティクス

    研究キーワード:バイオイメージインフォマティクス

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:OCR

    研究キーワード:OCR

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ:実データ解析(分野連携研究)

    研究キーワード:医用画像解析,ビジュアルデザイン解析,スポーツ解析,古典籍解析,インフラデータ解析

    研究期間: 2017年5月

  • 研究テーマ:バイオイメージインフォマティクス

    研究キーワード:細胞内画像処理,多物体トラッキング,3次元再構成,画像領域分割,対象検出・計数

    研究期間: 2009年10月

  • 研究テーマ:文字パターンの認識・理解・解析・合成

    研究キーワード:OCR パターン認識 機械学習 深層学習 手書き文字 フォント 文字構造解析 文書画像処理 オンライン文字認識 オフライン文字認識 情景内文字認識 環境コンテキスト DPマッチング ライフログ

    研究期間: 1999年4月

  • 研究テーマ:時系列パターンの認識・理解・解析

    研究キーワード:行動認識 ジェスチャ認識 動作認識 動画像処理 時間伸縮補正 非線形マッチング 人流解析 異常検出 人物追跡 トラッキング ジェスチャネットワーク 先回り 行動予測 早期認識 時系列予測 環境監視 モチーフ検出 動的計画法

    研究期間: 1999年4月

  • 研究テーマ:画像情報学・パターン認識・機械学習応用

    研究キーワード:画像解析,画像認識,画像生成,画像変換,ディープニューラルネットワーク,深層学習,機械学習,異常検出

    研究期間: 1996年4月

受賞

  • 令和5年度九州大学共同研究等活動表彰

    2023年11月   九州大学   共同研究等の活性化への貢献が特に顕著であり、多大な貢献をされた功績をたたえ表彰

  • MIRU2023インタラクティブ発表賞

    2023年8月   画像の認識・理解シンポジウム実行委員会・プログラム委員会   中鶴慧, 内田誠一 "機械学習によるカーニング" に対する受賞

  • 令和4年度九州大学共同研究等活動表彰

    2022年11月   九州大学   共同研究等の活性化への貢献が特に顕著であり、多大な貢献をされた功績をたたえ表彰

  • 第15回 日本統計学会出版賞

    2022年5月   日本統計学会   北川 源四郎,竹村 彰通 編, 内田誠一,川崎能典,孝忠大輔,佐久間 淳,椎名 洋,中川裕志,樋口知之,丸山 宏 著 「教養としてのデータサイエンス(データサイエンス入門シリーズ)」(講談社,2021年)

  • 園芸学会年間優秀論文賞

    2022年3月   園芸学会   Kanae Masuda, Maria Suzuki, Kohei Baba, Kouki Takeshita, Tetsuya Suzuki, Mayu Sugiura, Takeshi Niikawa, Seiichi Uchida, Takashi Akagi Noninvasive Diagnosis of Seedless Fruit with Deep Learning in Persimmon The Horticulture Journal, vol.90, no.2, pp.172-180, Jan. 2021

  • 令和3年度九州大学共同研究等活動表彰

    2021年11月   九州大学   共同研究等の活性化への貢献が特に顕著であり、多大な貢献をされた功績をたたえ表彰

  • MIRU2020インタラクティブ発表賞

    2020年8月   画像の認識・理解シンポジウム実行委員会・プログラム委員会   論文発表 "識別・生成のハイブリッドモデルと弱教師あり学習への応用"(早志英朗, 内田誠一)に対する授賞.同シンポジウムは,画像認識における国内最高峰の学術集会.

  • MIRU2019インタラクティブ発表賞

    2019年8月   画像の認識・理解シンポジウム実行委員会・プログラム委員会   論文発表"画像に基づく言語変換"(馬場 康平, Brian Kenji Iwana, 内田 誠一) に対する授賞.同シンポジウムは,画像認識における国内最高峰の学術集会.

  • 平成30年度九州大学工学講義賞

    2019年8月   九州大学工学部  

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    工学部専攻教育科目「パターン認識」に対する表彰.

  • 平成31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)

    2019年4月   文部科学省   文字パターンに関する包括的研究

  • 電子情報通信学会 フェロー称号付与

    2019年3月   電子情報通信学会   画像および時系列パターンの認識・解析技術の開発とその多分野応用

  • フェロー称号付与

    2019年3月   電子情報通信学会   「画像および時系列パターンの認識・解析技術の開発とその多分野応用」に関する.なお同学会は,情報系における国内最大学会.

  • MIRU2017インタラクティブ発表賞

    2017年8月   画像の認識・理解シンポジウム実行委員会・プログラム委員会   論文発表"Globally Optimal Object Tracking with Fully Convolutional Networks"(Jinho Lee and Seiichi Uchida) に対する授賞.同シンポジウムは,画像認識における国内最高峰の学術集会.

  • データサイエンスアワード2016

    2016年10月   データサイエンティスト協会   バイオイメージ・インフォマティクス:生物学と画像情報学のデータサイエンス協働

  • 平成27年度科研費審査委員表彰

    2015年10月   日本学術振興会  

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    科研費の第2段審査(合議審査)に有意義な審査意見を付した第1段審査(書面審査)委員を選考し表彰

  • 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ活動功労賞

    2014年6月   電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ   ISS 英文論文誌編集委員としての貢献に対する受賞

  • 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ活動功労賞

    2014年6月   電子情報通信学会   ISS 英文論文誌編集委員としての貢献

  • Top Reviewer for Pattern Recognition Letters -- 2008-2012

    2013年10月   the journal Pattern Recognition Letters  

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    学術雑誌"Pattern Recognition Letters"の2008-2012年の査読委員の中で,最もクオリティが高い査読を行ったもの26名を表彰

  • 九州大学研究活動表彰

    2012年11月   九州大学  

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    研究又は産学官連携活動に関し九州大学の研究の活性化と財務上の貢献が特に顕著だったことに対する受賞

  • Best Invited Session Award

    2011年9月   KES2011 (15th Annual Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems)  

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    同会議におけるInvited Session "Document Analysis and Knowledge Science"の企画&開催に対する授賞

  • MIRU2011優秀論文賞

    2011年7月   画像の認識・理解シンポジウム実行委員会・プログラム委員会  

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    論文発表「非マルコフ的制約を導入した最適弾性マッチング」に対する授賞.同シンポジウムは,画像認識における国内最高峰の学術集会.

  • Best Paper Award

    2010年11月   12th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition  

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    第12回手書きパターン認識に関する国際会議(The 12th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition,ICFHR2010)において発表した次の論文に対する最優秀論文賞: Kazumasa Iwata, Koichi Kise, Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida and Shinichiro Omachi, Tracking and Retrieval of Pen Tip Positions for an Intelligent Camera Pen

  • MPR2010 Best Poster Award

    2010年10月   MPR2010 Organizing Committee  

  • 平成22年度電子情報通信学会情報・システムソサイエティ査読功労賞

    2010年3月   電子情報通信学会  

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    電子情報通信学会情報・システムソサイエティ論文誌の編集活動における査読者としての顕著な業績

  • 平成20年度電子情報通信学会論文賞

    2009年3月   電子情報通信学会   筆順変動を表現するHMMとそのオンライン文字認識への応用

  • MPR2008 Best Poster Award

    2008年11月   MPR2008 Organizing Committee  

  • IAPR/ICDAR Best Paper Award

    2007年9月   International Association for Pattern Recognition  

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    第9回文書解析と認識に関する国際会議(The 9th International Conference on Document Analysis and Recognition,ICDAR2007)において発表した次の論文に対する最優秀論文賞: Seiichi Uchida, Megumi Sakai, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise, Extraction of Embedded Class Information from Universal Character Pattern

  • MIRU長尾賞(最優秀論文賞)

    2006年7月   電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会  

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    1次元パターンの解析的DPマッチング

  • MIRU2005 インタラクティブセッション優秀賞

    2005年7月   情報処理学会CVIM研究会   情報付加による認識率100%の実現 − 人にも機械にも理解可能な情報伝達のために −

  • 平成14年度電気学会論文発表賞B

    2003年5月   電気学会  

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    制約を緩めた弾性マッチングにおける固有変形利用の効果

  • 2003年度電子情報通信学会PRMU研究奨励賞

    2003年5月   電子情報通信学会  

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    カテゴリ毎の変形特性を組み込んだ弾性マッチングによる手書き文字認識

  • 2001年度電子情報通信学会九州支部長賞

    2002年3月   電子情報通信学会九州支部  

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    手書き文字の変形特性の抽出と利用,

  • 1999年度情報処理学会九州支部奨励賞

    2000年3月   情報処理学会九州支部  

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    区分線形2次元ワープを用いた画像中からの物体検出

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論文

  • Identification of lineage-specific <i>cis</i>-<i>trans</i> regulatory networks related to kiwifruit ripening initiation

    Kuwada, E; Takeshita, K; Kawakatsu, T; Uchida, S; Akagi, T

    PLANT JOURNAL   2024年10月   ISSN:0960-7412 eISSN:1365-313X

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Plant Journal  

    Previous research on the ripening process of many fruit crop varieties typically involved analyses of the conserved genetic factors among species. However, even for seemingly identical ripening processes, the associated gene expression networks often evolved independently, as reflected by the diversity in the interactions between transcription factors (TFs) and the targeted cis-regulatory elements (CREs). In this study, explainable deep learning (DL) frameworks were used to predict expression patterns on the basis of CREs in promoter sequences. We initially screened potential lineage-specific CRE–TF interactions influencing the kiwifruit ripening process, which is triggered by ethylene, similar to the corresponding processes in other climacteric fruit crops. Some novel regulatory relationships affecting ethylene-induced fruit ripening were identified. Specifically, ABI5-like bZIP, G2-like, and MYB81-like TFs were revealed as trans-factors modulating the expression of representative ethylene signaling/biosynthesis-related genes (e.g., ACS1, ERT2, and ERF143). Transient reporter assays and DNA affinity purification sequencing (DAP-Seq) analyses validated these CRE–TF interactions and their regulatory relationships. A comparative analysis with co-expression networking suggested that this DL-based screening can identify regulatory networks independently of co-expression patterns. Our results highlight the utility of an explainable DL approach for identifying novel CRE–TF interactions. These imply that fruit crop species may have evolved lineage-specific fruit ripening-related cis–trans regulatory networks.

    DOI: 10.1111/tpj.17093

    Web of Science

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  • Pore design of POM@MOF hybrids for enhanced methylene blue capture

    Miyazaki, S; Ogiwara, N; Nagasaka, CA; Takiishi, K; Inada, M; Uchida, S

    BULLETIN OF THE CHEMICAL SOCIETY OF JAPAN   97 ( 10 )   2024年10月   ISSN:0009-2673 eISSN:1348-0634

  • Deep Bayesian active learning-to-rank with relative annotation for estimation of ulcerative colitis severity

    Kadota T., Hayashi H., Bise R., Tanaka K., Uchida S.

    Medical Image Analysis   97   103262 - 103262   2024年10月   ISSN:13618415

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Medical Image Analysis  

    Automatic image-based severity estimation is an important task in computer-aided diagnosis. Severity estimation by deep learning requires a large amount of training data to achieve a high performance. In general, severity estimation uses training data annotated with discrete (i.e., quantized) severity labels. Annotating discrete labels is often difficult in images with ambiguous severity, and the annotation cost is high. In contrast, relative annotation, in which the severity between a pair of images is compared, can avoid quantizing severity and thus makes it easier. We can estimate relative disease severity using a learning-to-rank framework with relative annotations, but relative annotation has the problem of the enormous number of pairs that can be annotated. Therefore, the selection of appropriate pairs is essential for relative annotation. In this paper, we propose a deep Bayesian active learning-to-rank that automatically selects appropriate pairs for relative annotation. Our method preferentially annotates unlabeled pairs with high learning efficiency from the model uncertainty of the samples. We prove the theoretical basis for adapting Bayesian neural networks to pairwise learning-to-rank and demonstrate the efficiency of our method through experiments on endoscopic images of ulcerative colitis on both private and public datasets. We also show that our method achieves a high performance under conditions of significant class imbalance because it automatically selects samples from the minority classes.

    DOI: 10.1016/j.media.2024.103262

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  • Test-Time Augmentation for Traveling Salesperson Problem

    Ishiyama R., Shirakawa T., Uchida S., Matsuo S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   15016 LNCS   194 - 208   2024年9月   ISSN:0302-9743 ISBN:9783031723315, 9783031723322 eISSN:1611-3349

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    掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    We propose Test-Time Augmentation (TTA) as an effective technique for addressing combinatorial optimization problems, including the Traveling Salesperson Problem. In general, deep learning models possessing the property of invariance, where the output is uniquely determined regardless of the node indices, have been proposed to learn graph structures efficiently. In contrast, we interpret the permutation of node indices, which exchanges the elements of the distance matrix, as a TTA scheme. The results demonstrate that our method is capable of obtaining shorter solutions than the latest models. Furthermore, we show that the probability of finding a solution closer to an exact solution increases depending on the augmentation size.

    DOI: 10.1007/978-3-031-72332-2_14

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  • Facile Generation of Heterotelechelic Poly(2-Oxazoline)s Towards Accelerated Exploration of Poly(2-Oxazoline)-Based Nanomedicine

    Van Guyse, JFR; Abbasi, S; Toh, K; Nagorna, Z; Li, JJ; Dirisala, A; Quader, S; Uchida, S; Kataoka, K

    ANGEWANDTE CHEMIE-INTERNATIONAL EDITION   63 ( 27 )   e202404972   2024年7月   ISSN:1433-7851 eISSN:1521-3773

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  • Pseudo-label Learning with Calibrated Confidence Using an Energy-based Model

    Toba M., Uchida S., Hayashi H.

    Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks   32   1 - 8   2024年6月   ISBN:9798350359312

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    掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks  

    In pseudo-labeling (PL), which is a type of semi-supervised learning, pseudo-labels are assigned based on the confidence scores provided by the classifier; therefore, accurate confidence is important for successful PL. In this study, we propose a PL algorithm based on an energy-based model (EBM), which is referred to as the energy-based PL (EBPL). In EBPL, a neural network-based classifier and an EBM are jointly trained by sharing their feature extraction parts. This approach enables the model to learn both the class decision boundary and input data distribution, enhancing confidence calibration during network training. The experimental results demonstrate that EBPL outperforms the existing PL method in semi-supervised image classification tasks, with superior confidence calibration error and recognition accuracy.

    DOI: 10.1109/ijcnn60899.2024.10650805

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  • NoiseCollage: A Layout-Aware Text-to-Image Diffusion Model Based on Noise Cropping and Merging

    Shirakawa T., Uchida S.

    Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition   33   8921 - 8930   2024年6月   ISSN:10636919 ISBN:9798350353006

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    掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition  

    Layout-aware text-to-image generation is a task to generate multi-object images that reflect layout conditions in addition to text conditions. The current layout-aware text-to-image diffusion models still have several issues, including mismatches between the text and layout conditions and quality degradation of generated images. This paper proposes a novel layout-aware text-to-image diffusion model called NoiseCollage to tackle these issues. During the denoising process, NoiseCollage independently estimates noises for individual objects and then crops and merges them into a single noise. This operation helps avoid condition mismatches; in other words, it can put the right objects in the right places. Qualitative and quantitative evaluations show that NoiseCollage outperforms several state-of-the-art models. These successful results indicate that the crop-and-merge operation of noises is a reasonable strategy to control image generation. We also show that NoiseCollage can be integrated with ControlNet to use edges, sketches, and pose skeletons as additional conditions. Experimental results show that this integration boosts the layout accuracy of ControlNet. The code is available at https://github.com/univ-esuty/noisecollage.

    DOI: 10.1109/cvpr52733.2024.00852

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  • Development of an automatic surgical planning system for high tibial osteotomy using artificial intelligence 国際誌

    Miyama, K; Akiyama, T; Bise, R; Nakamura, S; Nakashima, Y; Uchida, S

    KNEE   48   128 - 137   2024年6月   ISSN:0968-0160 eISSN:1873-5800

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Knee  

    Background: This study proposed an automatic surgical planning system for high tibial osteotomy (HTO) using deep learning-based artificial intelligence and validated its accuracy. The system simulates osteotomy and measures lower-limb alignment parameters in pre- and post-osteotomy simulations. Methods: A total of 107 whole-leg standing radiographs were obtained from 107 patients who underwent HTO. First, the system detected anatomical landmarks on radiographs. Then, it simulated osteotomy and automatically measured five parameters in pre- and post-osteotomy simulation (hip knee angle [HKA], weight-bearing line ratio [WBL ratio], mechanical lateral distal femoral angle [mLDFA], mechanical medial proximal tibial angle [mMPTA], and mechanical lateral distal tibial angle [mLDTA]). The accuracy of the measured parameters was validated by comparing them with the ground truth (GT) values given by two orthopaedic surgeons. Results: All absolute errors of the system were within 1.5° or 1.5%. All inter-rater correlation confidence (ICC) values between the system and GT showed good reliability (>0.80). Excellent reliability was observed in the HKA (0.99) and WBL ratios (>0.99) for the pre-osteotomy simulation. The intra-rater difference of the system exhibited excellent reliability with an ICC value of 1.00 for all lower-limb alignment parameters in pre- and post-osteotomy simulations. In addition, the measurement time per radiograph (0.24 s) was considerably shorter than that of an orthopaedic surgeon (118 s). Conclusion: The proposed system is practically applicable because it can measure lower-limb alignment parameters accurately and quickly in pre- and post-osteotomy simulations. The system has potential applications in surgical planning systems.

    DOI: 10.1016/j.knee.2024.03.008

    Web of Science

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  • Precise immunofluorescence canceling for highly multiplexed imaging to capture specific cell states

    Tomimatsu, K; Fujii, T; Bise, R; Hosoda, K; Taniguchi, Y; Ochiai, H; Ohishi, H; Ando, K; Minami, R; Tanaka, K; Tachibana, T; Mori, S; Harada, A; Maehara, K; Nagasaki, M; Uchida, S; Kimura, H; Narita, M; Ohkawa, Y

    NATURE COMMUNICATIONS   15 ( 1 )   3657   2024年5月   eISSN:2041-1723

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Nature Communications  

    Cell states are regulated by the response of signaling pathways to receptor ligand-binding and intercellular interactions. High-resolution imaging has been attempted to explore the dynamics of these processes and, recently, multiplexed imaging has profiled cell states by achieving a comprehensive acquisition of spatial protein information from cells. However, the specificity of antibodies is still compromised when visualizing activated signals. Here, we develop Precise Emission Canceling Antibodies (PECAbs) that have cleavable fluorescent labeling. PECAbs enable high-specificity sequential imaging using hundreds of antibodies, allowing for reconstruction of the spatiotemporal dynamics of signaling pathways. Additionally, combining this approach with seq-smFISH can effectively classify cells and identify their signal activation states in human tissue. Overall, the PECAb system can serve as a comprehensive platform for analyzing complex cell processes.

    DOI: 10.1038/s41467-024-47989-9

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

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    その他リンク: https://www.nature.com/articles/s41467-024-47989-9

  • Artificial intelligence quantifying endoscopic severity of ulcerative colitis in gradation scale(タイトル和訳中)

    Takabayashi Kaoru, Kobayashi Taku, Matsuoka Katsuyoshi, Levesque Barrett G., Kawamura Takuji, Tanaka Kiyohito, Kadota Takeaki, Bise Ryoma, Uchida Seiichi, Kanai Takanori, Ogata Haruhiko

    Digestive Endoscopy   36 ( 5 )   582 - 590   2024年5月   ISSN:0915-5635

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    記述言語:英語   出版者・発行元:John Wiley & Sons Australia, Ltd  

    潰瘍性大腸炎(UC)に対する既存の内視鏡スコアでは、内視鏡的所見の有無に基づき疾患の重症度を客観的に分類する。したがって、各カテゴリー内の疾患における重症度の差異を反映しない可能性がある。炎症性腸疾患(IBD)を専門とする内視鏡医は重症度を判定し、炎症の程度の全体的な印象を診断する。本研究の目的は、IBDを専門とする内視鏡医によるUCの内視鏡的重症度評価を正確に反映する人工知能(AI)システムを構築することである。ランキング畳み込みニューラルネットワーク(ranking-CNN)を、IBDを専門とする内視鏡医が作成した13826ペアの内視鏡画像のUC重症度に関する比較情報を用いて訓練した。訓練されたranking-CNNを用いて、UC内視鏡階調スケール(UCEGS)により重症度を判定した。AIによって診断されたUCEGSを用いた重症度評価と、Mayo内視鏡サブスコアとの間に不一致がないことを確認する為に、相関係数を計算した。4名のIBDを専門とする内視鏡医と、AIによるUCEGSを用いた画像評価の平均の相関係数も求めた。AIにより診断されたUCEGSとMayo内視鏡サブスコアとのSpearman相関係数は約0.89であった。IBD専門の内視鏡医とAIによる評価の結果の相関係数はすべて0.95超であった(P<0.01)。以上より、本研究で構築されたAIはUCの内視鏡的重症度をIBD専門の内視鏡医と同等に診断できることが示された。

  • Profiling English sentences based on CEFR levels

    Uchida, S; Arase, Y; Kajiwara, T

    ITL-INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED LINGUISTICS   2024年3月   ISSN:0019-0829 eISSN:1783-1490

  • Towards Diverse and Consistent Typography Generation 査読

    Wataru Shimoda, Daichi Haraguchi, Seiichi Uchida, Kota Yamaguchi

    Proceedings of the IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2024)   2024年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Towards Diverse and Consistent Typography Generation

    Shimoda W., Haraguchi D., Uchida S., Yamaguchi K.

    Proceedings - 2024 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2024   7281 - 7290   2024年1月   ISBN:9798350318920

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    出版者・発行元:Proceedings - 2024 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2024  

    In this work, we consider the typography generation task that aims at producing diverse typographic styling for the given graphic document. We formulate typography generation as a fine-grained attribute generation for multiple text elements and build an autoregressive model to generate diverse typography that matches the input design context. We further propose a simple yet effective sampling approach that respects the consistency and distinction principle of typography so that generated examples share consistent typographic styling across text elements. Our empirical study shows that our model successfully generates diverse typographic designs while preserving a consistent typographic structure.

    DOI: 10.1109/WACV57701.2024.00713

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  • No regret sample selection with noisy labels

    Song, H; Mitsuo, N; Uchida, S; Suehiro, D

    MACHINE LEARNING   113 ( 3 )   1163 - 1188   2024年1月   ISSN:0885-6125 eISSN:1573-0565

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Machine Learning  

    Deep neural networks (DNNs) suffer from noisy-labeled data because of the risk of overfitting. To avoid the risk, in this paper, we propose a novel DNN training method with sample selection based on adaptive k-set selection, which selects k (< n, where n is the number of training samples) samples with a small noise-risk from the whole n noisy training samples at each epoch. It has the strong advantage of guaranteeing the performance of the selection theoretically. Roughly speaking, a regret, which is defined by the difference between the actual selection and the best selection, of the proposed method is theoretically bounded, even though the best selection is unknown until the end of all epochs. The experimental results on multiple noisy-labeled datasets demonstrate that our sample selection strategy works effectively in the DNN training; in fact, the proposed method achieved the best or the second-best performance among state-of-the-art methods, while requiring a significantly lower computational cost.

    DOI: 10.1007/s10994-023-06478-8

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    その他リンク: https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-023-06478-8/fulltext.html

  • Towards Diverse and Consistent Typography Generation 査読

    Wataru Shimoda, Daichi Haraguchi, Seiichi Uchida, Kota Yamaguchi

    Proceedings of the IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2024)   2024年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  • What Text Design Characterizes Book Genres?

    Haraguchi D., Iwana B.K., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14994 LNCS   165 - 181   2024年   ISSN:03029743 ISBN:9783031704413 eISSN:1611-3349

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    掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    This study analyzes the relationship between non-verbal information (e.g., genres) and text design (e.g., font style, character color, etc.) through the classification of book genres using text design on book covers. Text images have both semantic information about the word itself and other information (non-semantic information or visual design), such as font style, character color, etc. When we read a word printed on some materials, we receive impressions and other information from both the word itself and the visual design. In other words, we can understand verbal information from semantic information, i.e., the words themselves; however, we can consider that text design is helpful for understanding other additional information (i.e., non-verbal information), such as impressions, genre, etc. To investigate the effect of text design, we analyze text design using words printed on book covers and their genres in two scenarios. First, we attempted to understand the importance of visual design for determining the genre (i.e., non-verbal information) of books by analyzing the differences in the relationship between semantic information/visual design and genres. In the experiment, we found that semantic information is sufficient to determine the genre; however, text design is helpful in adding more discriminative features for book genres. Second, we investigated the effect of each text design on book genres. As a result, we found that each text design characterizes some book genres. For example, font style is useful to add more discriminative features for genres of “Mystery, Thriller & Suspense” and “Christian books & Bibles”.

    DOI: 10.1007/978-3-031-70442-0_10

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  • Typographic Text Generation with Off-the-Shelf Diffusion Model

    Peong K.T., Uchida S., Haraguchi D.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14805 LNCS   52 - 69   2024年   ISSN:03029743 ISBN:9783031705359 eISSN:1611-3349

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    掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Recent diffusion-based generative models show promise in their ability to generate text images, but limitations in specifying the styles of the generated texts render them insufficient in the realm of typographic design. This paper proposes a typographic text generation system to add and modify text on typographic designs while specifying font styles, colors, and text effects. The proposed system is a novel combination of two off-the-shelf methods for diffusion models, ControlNet and Blended Latent Diffusion. The former functions to generate text images under the guidance of edge conditions specifying stroke contours. The latter blends latent noise in Latent Diffusion Models (LDM) to add typographic text naturally onto an existing background. We first show that given appropriate text edges, ControlNet can generate texts in specified fonts while incorporating effects described by prompts. We further introduce text edge manipulation as an intuitive and customizable way to produce texts with complex effects such as “shadows” and “reflections”. Finally, with the proposed system, we successfully add and modify texts on a predefined background while preserving its overall coherence.

    DOI: 10.1007/978-3-031-70536-6_4

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  • Learning to Kern: Set-Wise Estimation of Optimal Letter Space

    Nakatsuru K., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14805 LNCS   18 - 34   2024年   ISSN:03029743 ISBN:9783031705359 eISSN:1611-3349

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    掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Kerning is the task of setting appropriate horizontal spaces for all possible letter pairs of a certain font. One of the difficulties of kerning is that the appropriate space differs for each letter pair. Therefore, for a total of 52 capital and small letters, we need to adjust 52×52=2704 different spaces. Another difficulty is that there is neither a general procedure nor criterion for automatic kerning; therefore, kerning is still done manually or with heuristics. In this paper, we tackle kerning by proposing two machine-learning models, called pairwise and set-wise models. The former is a simple deep neural network that estimates the letter space for two given letter images. In contrast, the latter is a transformer-based model that estimates the letter spaces for three or more given letter images. For example, the set-wise model simultaneously estimates 2704 spaces for 52 letter images for a certain font. Among the two models, the set-wise model is not only more efficient but also more accurate because its internal self-attention mechanism allows for more consistent kerning for all letters. Experimental results on about 2500 Google fonts and their quantitative and qualitative analyses show that the set-wise model has an average estimation error of only about 5.3 pixels when the average letter space of all fonts and letter pairs is about 115 pixels.

    DOI: 10.1007/978-3-031-70536-6_2

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  • Impression-CLIP: Contrastive Shape-Impression Embedding for Fonts

    Kubota Y., Haraguchi D., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14805 LNCS   70 - 85   2024年   ISSN:03029743 ISBN:9783031705359 eISSN:1611-3349

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    掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Fonts convey different impressions to readers. These impressions often come from the font shapes. However, the correlation between fonts and their impression is weak and unstable because impressions are subjective. To capture such weak and unstable cross-modal correlation between font shapes and their impressions, we propose Impression-CLIP, which is a novel machine-learning model based on CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training). By using the CLIP-based model, font image features and their impression features are pulled closer, and font image features and unrelated impression features are pushed apart. This procedure realizes co-embedding between font image and their impressions. In our experiment, we perform cross-modal retrieval between fonts and impressions through co-embedding. The results indicate that Impression-CLIP achieves better retrieval accuracy than the state-of-the-art method. Additionally, our model shows the robustness to noise and missing tags.

    DOI: 10.1007/978-3-031-70536-6_5

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  • Font Style Interpolation with Diffusion Models

    Kondo T., Takezaki S., Haraguchi D., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14805 LNCS   86 - 103   2024年   ISSN:03029743 ISBN:9783031705359 eISSN:1611-3349

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    掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Fonts have huge variations in their styles and give readers different impressions. Therefore, generating new fonts is worthy of giving new impressions to readers. In this paper, we employ diffusion models to generate new font styles by interpolating a pair of reference fonts with different styles. More specifically, we propose three different interpolation approaches, image-blending, condition-blending, and noise-blending, with the diffusion models. We perform qualitative and quantitative experimental analyses to understand the style generation ability of the three approaches. According to experimental results, three proposed approaches can generate not only expected font styles but also somewhat serendipitous font styles. We also compare the approaches with a state-of-the-art style-conditional Latin-font generative network model to confirm the validity of using the diffusion models for the style interpolation task.

    DOI: 10.1007/978-3-031-70536-6_6

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  • Font Impression Estimation in the Wild

    Kitajima K., Haraguchi D., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14805 LNCS   35 - 51   2024年   ISSN:03029743 ISBN:9783031705359 eISSN:1611-3349

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    掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    This paper addresses the challenging task of estimating font impressions from real font images. We use a font dataset with annotation about font impressions and a convolutional neural network (CNN) framework for this task. However, impressions attached to individual fonts are often missing and noisy because of the subjective characteristic of font impression annotation. To realize stable impression estimation even with such a dataset, we propose an exemplar-based impression estimation approach, which relies on a strategy of ensembling impressions of exemplar fonts that are similar to the input image. In addition, we train CNN with synthetic font images that mimic scanned word images so that CNN estimates impressions of font images in the wild. We evaluate the basic performance of the proposed estimation method quantitatively and qualitatively. Then, we conduct a correlation analysis between book genres and font impressions on real book cover images; it is important to note that this analysis is only possible with our impression estimation method. The analysis reveals various trends in the correlation between them—this fact supports a hypothesis that book cover designers carefully choose a font for a book cover considering the impression given by the font.

    DOI: 10.1007/978-3-031-70536-6_3

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  • Cross-Domain Image Conversion by CycleDM

    Shimotsumagari S., Takezaki S., Haraguchi D., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14807 LNCS   389 - 406   2024年   ISSN:03029743 ISBN:9783031705458 eISSN:1611-3349

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    掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    The purpose of this paper is to enable the conversion between machine-printed character images (i.e., font images) and handwritten character images through machine learning. For this purpose, we propose a novel unpaired image-to-image domain conversion method, CycleDM, which incorporates the concept of CycleGAN into the diffusion model. Specifically, CycleDM has two internal conversion models that bridge the denoising processes of two image domains. These conversion models are efficiently trained without explicit correspondence between the domains. By applying machine-printed and handwritten character images to the two modalities, CycleDM realizes the conversion between them. Our experiments for evaluating the converted images quantitatively and qualitatively found that ours performs better than other comparable approaches.

    DOI: 10.1007/978-3-031-70546-5_23

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  • An Ordinal Diffusion Model for Generating Medical Images with Different Severity Levels

    Takezaki S., Uchida S.

    Proceedings - International Symposium on Biomedical Imaging   1 - 5   2024年   ISSN:19457928 ISBN:9798350313338

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    掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:Proceedings - International Symposium on Biomedical Imaging  

    Diffusion models have recently been used for medical image generation because of their high image quality. In this study, we focus on generating medical images with ordinal classes, which have ordinal relationships, such as severity levels. We propose an Ordinal Diffusion Model (ODM) that controls the ordinal relationships of the estimated noise images among the classes. Our model was evaluated experimentally by generating retinal and endoscopic images of multiple severity classes. ODM achieved higher performance than conventional generative models by generating realistic images, especially in high-severity classes with fewer training samples.

    DOI: 10.1109/ISBI56570.2024.10635504

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/isbi/isbi2024.html#TakezakiU24

  • Paired contrastive feature for highly reliable offline signature verification 査読

    Ji, XT; Suehiro, D; Uchida, S

    PATTERN RECOGNITION   144   109816 - 109816   2023年12月   ISSN:0031-3203 eISSN:1873-5142

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Pattern Recognition  

    Signature verification requires high reliability. Especially in the writer-independent scenario with the skilled-forgery-only condition, achieving high reliability is challenging but very important. In this paper, we propose to apply two machine learning frameworks, learning with rejection and top-rank learning, to this task because they can suppress ambiguous results and thus give only reliable verification results. Since those frameworks accept a single input, we transform a pair of genuine and query signatures into a single feature vector, called Paired Contrastive Feature (PCF). PCF internally represents similarity (or discrepancy) between the two paired signatures; thus, reliable machine learning frameworks can make reliable decisions using PCF. Through experiments on three public signature datasets in the offline skilled-forgery-only writer-independent scenario, we evaluate and validate the effectiveness and reliability of the proposed models by comparing their performance with a state-of-the-art model.

    DOI: 10.1016/j.patcog.2023.109816

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  • Selective Scene Text Removal.

    Hayato Mitani, Akisato Kimura, Seiichi Uchida

    Britich Machine Vision Conference (BMVC)   521 - 521   2023年11月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  • Toward Defensive Letter Design

    Kataoka R., Kimura A., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14406 LNCS   108 - 122   2023年11月   ISSN:03029743 ISBN:9783031476334

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    A major approach for defending against adversarial attacks aims at controlling only image classifiers to be more resilient, and it does not care about visual objects, such as pandas and cars, in images. This means that visual objects themselves cannot take any defensive actions, and they are still vulnerable to adversarial attacks. In contrast, letters are artificial symbols, and we can freely control their appearance unless losing their readability. In other words, we can make the letters more defensive to the attacks. This paper poses three research questions related to the adversarial vulnerability of letter images: (1) How defensive are the letters against adversarial attacks? (2) Can we estimate how defensive a given letter image is before attacks? (3) Can we control the letter images to be more defensive against adversarial attacks? For answering the first and second questions, we measure the defensibility of letters by employing Iterative Fast Gradient Sign Method (I-FGSM) and then build a deep regression model for estimating the defensibility of each letter image. We also propose a two-step method based on a generative adversarial network (GAN) for generating character images with higher defensibility, which solves the third research question.

    DOI: 10.1007/978-3-031-47634-1_9

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/acpr/acpr2023-1.html#KataokaKU23

  • Selective Scene Text Removal.

    Hayato Mitani, Akisato Kimura, Seiichi Uchida

    Britich Machine Vision Conference (BMVC)   521 - 521   2023年11月

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    掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/bmvc/2023

  • Functional Knowledge Transfer with Self-supervised Representation Learning 査読

    Prakash Chandra Chhipa, Muskan Chopra, Gopal Mengi, Varun Gupta, Richa Upadhyay, Meenakshi Subhash Chippa, Kanjar De, Rajkumar Saini, Seiichi Uchida, Marcus Liwicki

    Proceedings of the 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2023)   2023年10月

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    掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

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  • Functional Knowledge Transfer with Self-supervised Representation Learning 査読

    Prakash Chandra Chhipa, Muskan Chopra, Gopal Mengi, Varun Gupta, Richa Upadhyay, Meenakshi Subhash Chippa, Kanjar De, Rajkumar Saini, Seiichi Uchida, Marcus Liwicki

    Proceedings of the 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2023)   2023年10月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  • Artificial intelligence quantifying endoscopic severity of ulcerative colitis in gradation scale 国際誌

    Takabayashi, K; Kobayashi, T; Matsuoka, K; Levesque, BG; Kawamura, T; Tanaka, K; Kadota, T; Bise, R; Uchida, S; Kanai, T; Ogata, H

    DIGESTIVE ENDOSCOPY   36 ( 5 )   582 - 590   2023年9月   ISSN:0915-5635 eISSN:1443-1661

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Digestive Endoscopy  

    OBJECTIVES: Existing endoscopic scores for ulcerative colitis (UC) objectively categorize disease severity based on the presence or absence of endoscopic findings; therefore, it may not reflect the range of clinical severity within each category. However, inflammatory bowel disease (IBD) expert endoscopists categorize the severity and diagnose the overall impression of the degree of inflammation. This study aimed to develop an artificial intelligence (AI) system that can accurately represent the assessment of the endoscopic severity of UC by IBD expert endoscopists. METHODS: A ranking-convolutional neural network (ranking-CNN) was trained using comparative information on the UC severity of 13,826 pairs of endoscopic images created by IBD expert endoscopists. Using the trained ranking-CNN, the UC Endoscopic Gradation Scale (UCEGS) was used to express severity. Correlation coefficients were calculated to ensure that there were no inconsistencies in assessments of severity made using UCEGS diagnosed by the AI and the Mayo Endoscopic Subscore, and the correlation coefficients of the mean for test images assessed using UCEGS by four IBD expert endoscopists and the AI. RESULTS: Spearman's correlation coefficient between the UCEGS diagnosed by AI and Mayo Endoscopic Subscore was approximately 0.89. The correlation coefficients between IBD expert endoscopists and the AI of the evaluation results were all higher than 0.95 (P < 0.01). CONCLUSIONS: The AI developed here can diagnose UC severity endoscopically similar to IBD expert endoscopists.

    DOI: 10.1111/den.14677

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  • FETNet: Feature Erasing and Transferring Network for Scene Text Removal (vol 140, 109531, 2023)

    Lyu, G; Liu, K; Zhu, AN; Uchida, S; Iwana, BK

    PATTERN RECOGNITION   141   2023年9月   ISSN:0031-3203 eISSN:1873-5142

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    出版者・発行元:Pattern Recognition  

    The authors regret to inform that: The FETNet results in Table 3 and Full model results in Table 2 on the SCUT-EnsText dataset should be 34.53(PSNR), 97.01(MSSIM), 0.0013(MSE), 1.7539(AGE), 0.0137(pEPs), 0.0080(pCEPs). The authors would like to apologize for any inconvenience caused.

    DOI: 10.1016/j.patcog.2023.109581

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  • FETNet: Feature erasing and transferring network for scene text removal 査読

    Lyu, GT; Liu, K; Zhu, AN; Uchida, S; Iwana, BK

    PATTERN RECOGNITION   140   109531 - 109531   2023年8月   ISSN:0031-3203 eISSN:1873-5142

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2023.109531

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  • Local Style Awareness of Font Images 査読

    Haraguchi D., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14194 LNCS   242 - 256   2023年8月   ISSN:03029743 ISBN:9783031415005

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    When we compare fonts, we often pay attention to styles of local parts, such as serifs and curvatures. This paper proposes an attention mechanism to find important local parts. The local parts with larger attention are then considered important. The proposed mechanism can be trained in a quasi-self-supervised manner that requires no manual annotation other than knowing that a set of character images are from the same font, such as Helvetica. After confirming that the trained attention mechanism can find style-relevant local parts, we utilize the resulting attention for local style-aware font generation. Specifically, we design a new reconstruction loss function to put more weight on the local parts with larger attention for generating character images with more accurate style realization. This loss function has the merit of applicability to various font generation models. Our experimental results show that the proposed loss function improves the quality of generated character images by several few-shot font generation models.

    DOI: 10.1007/978-3-031-41501-2_17

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdar/icdar2023w-2.html#HaraguchiU23

  • Contour Completion by Transformers and Its Application to Vector Font Data 査読

    Nagata Y., Iwana B.K., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14191 LNCS   490 - 504   2023年8月   ISSN:03029743 ISBN:9783031417337

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    In documents and graphics, contours are a popular format to describe specific shapes. For example, in the True Type Font (TTF) file format, contours describe vector outlines of typeface shapes. Each contour is often defined as a sequence of points. In this paper, we tackle the contour completion task. In this task, the input is a contour sequence with missing points, and the output is a generated completed contour. This task is more difficult than image completion because, for images, the missing pixels are indicated. Since there is no such indication in the contour completion task, we must solve the problem of missing part detection and completion simultaneously. We propose a Transformer-based method to solve this problem and show the results of the typeface contour completion.

    DOI: 10.1007/978-3-031-41734-4_30

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdar/icdar2023-5.html#NagataIU23

  • Analyzing Font Style Usage and Contextual Factors in Real Images 査読

    Yasukochi N., Hayashi H., Haraguchi D., Uchida S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   14189 LNCS   331 - 347   2023年8月   ISSN:03029743 ISBN:9783031416811

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    There are various font styles in the world. Different styles give different impressions and readability. This paper analyzes the relationship between font styles and contextual factors that might affect font style selection with large-scale datasets. For example, we will analyze the relationship between font style and its surrounding object (such as “bus”) by using about 800,000 words in the Open Images dataset. We also use a book cover dataset to analyze the relationship between font styles with book genres. Moreover, the meaning of the word is assumed as another contextual factor. For these numeric analyses, we utilize our own font-style feature extraction model and word2vec. As a result of co-occurrence-based relationship analysis, we found several instances of specific font styles being used for specific contextual factors.

    DOI: 10.1007/978-3-031-41682-8_21

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdar/icdar2023-3.html#YasukochiHHU23

  • Ambigram Generation by a Diffusion Model. 査読

    Takahiro Shirakawa, Seiichi Uchida

    ICDAR (3)   314 - 330   2023年8月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-031-41682-8_20

  • Application of deep learning diagnosis for multiple traits sorting in peach fruit

    Masuda, K; Uchida, R; Fujita, N; Miyamoto, Y; Yasue, T; Kubo, Y; Ushijima, K; Uchida, S; Akagi, T

    POSTHARVEST BIOLOGY AND TECHNOLOGY   201   112348 - 112348   2023年7月   ISSN:0925-5214 eISSN:1873-2356

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Postharvest Biology and Technology  

    Fruit quality is determined by multiple complex traits, which are difficult to diagnose by simple criteria and often require expert skills with a long experience. Nevertheless, current fruit sorting systems need a non-destructive, costless, and more rapid evaluation of fruit qualities. For peach, although many techniques have been developed for diagnosing fruit (internal) traits that determine commercial values, those techniques often require special facilities with high costs or take a long time for an assessment. Our study aimed to apply deep learning technology to evaluate multiple peach fruit traits using only simple RGB images for practical applications. We targeted seven fruit traits fundamentally involving commercial fruit quality; skin color, flesh firmness, sugar content, and four internal disorders, including colorless early softening, split-pit, watercore, and damage from peach fruit moth. We performed binary classification and regression analysis for these traits by convolutional neural networks (CNNs). Binary classification is performed to judge whether a fruit trait exceeds a threshold or not for a given image. Regression analysis is performed to estimate the degree of a trait quantitatively. Their results suggested that CNNs can successfully diagnose multiple fruit traits and predict quantitative values from RGB images. We also applied an explainable AI (X-AI) technique to spot the hypothetical symptoms for each trait on a fruit image, giving novel interpretations for physiological reactions associated with each fruit trait.

    DOI: 10.1016/j.postharvbio.2023.112348

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  • Learning from Label Proportion with Online Pseudo-Label Decision by Regret Minimization 査読

    Matsuo S., Bise R., Uchida S., Suehiro D.

    ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings   2023年6月   ISSN:15206149

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings  

    This paper proposes a novel and efficient method for Learning from Label Proportions (LLP), whose goal is to train a classifier only by using the class label proportions of instance sets, called bags. We propose a novel LLP method based on an online pseudo-labeling method with regret minimization. As opposed to the previous LLP methods, the proposed method effectively works even if the bag sizes are large. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using some benchmark datasets.

    DOI: 10.1109/icassp49357.2023.10097069

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  • Transcriptomic Interpretation on Explainable AI-Guided Intuition Uncovers Premonitory Reactions of Disordering Fate in Persimmon Fruit 査読

    Masuda, K; Kuwada, E; Suzuki, M; Suzuki, T; Niikawa, T; Uchida, S; Akagi, T

    PLANT AND CELL PHYSIOLOGY   64 ( 11 )   1323 - 1330   2023年5月   ISSN:0032-0781 eISSN:1471-9053

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Plant and Cell Physiology  

    Deep neural network (DNN) techniques, as an advanced machine learning framework, have allowed various image diagnoses in plants, which often achieve better prediction performance than human experts in each specific field. Notwithstanding, in plant biology, the application of deep neural networks is still mostly limited to rapid and effective phenotyping. Recent development of explainable CNN frameworks has allowed visualization of the features in the prediction by convolutional neural network (CNN), which potentially contributes to the understanding of physiological mechanisms in objective phenotypes. In this study, we propose an integration of explainable CNN and transcriptomic approach to make a physiological interpretation of a fruit internal disorder in persimmon, rapid over-softening. We constructed CNN models to accurately predict the fate to be rapid softening in persimmon cv. Soshu, only with photo images. The explainable CNNs, such as Grad-CAM and Guided Grad-CAM, visualized specific featured regions relevant to the prediction of rapid-softening, which would correspond to the premonitory symptoms in a fruit. Transcriptomic analyses to compare the featured regions of predicted rapid-softening and control fruits suggested that rapid softening is triggered by precocious ethylene signal-dependent cell wall modification, despite exhibiting no direct phenotypic changes. Further transcriptomic comparison between the featured and non-featured regions in predicted rapid-softening fruit suggested that premonitory symptoms reflected hypoxia and the related stress signals finally to induce ethylene signals. These results would provide a good example for the collaboration of image analysis and omics approaches in plant physiology, which uncovered a novel aspect of fruit premonitory reactions in the rapid softening fate.

    DOI: 10.1093/pcp/pcad050

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  • CLUSTER-GUIDED SEMI-SUPERVISED DOMAIN ADAPTATION FOR IMBALANCED MEDICAL IMAGE CLASSIFICATION 査読

    Harada, S; Bise, R; Araki, K; Yoshizawa, A; Terada, K; Kurata, M; Nakajima, N; Abe, H; Ushiku, T; Uchida, S

    2023 IEEE 20TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON BIOMEDICAL IMAGING, ISBI   2023-April   1 - 5   2023年4月   ISSN:1945-7928 ISBN:978-1-6654-7358-3

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Proceedings - International Symposium on Biomedical Imaging  

    Semi-supervised domain adaptation is a technique to build a classifier for a target domain by modifying a classifier in another (source) domain using many unlabeled samples and a small number of labeled samples from the target domain. In this paper, we develop a semi-supervised domain adaptation method, which has robustness to class-imbalanced situations, which are common in medical image classification tasks. For robustness, we propose a weakly-supervised clustering pipeline to obtain high-purity clusters and utilize the clusters in representation learning for domain adaptation. The proposed method showed state-of-the-art performance in the experiment using severely class-imbalanced pathological image patches.

    DOI: 10.1109/ISBI53787.2023.10230451

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/isbi/isbi2023.html#HaradaBAYTKNAUU23

  • DISEASE SEVERITY REGRESSION WITH CONTINUOUS DATA AUGMENTATION 査読

    Takezaki, S; Tanaka, K; Uchida, S; Kadota, T

    2023 IEEE 20TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON BIOMEDICAL IMAGING, ISBI   2023-April   1 - 5   2023年4月   ISSN:1945-7928 ISBN:978-1-6654-7358-3

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Proceedings - International Symposium on Biomedical Imaging  

    Disease severity regression by a convolutional neural network (CNN) for medical images requires a sufficient number of image samples labeled with severity levels. Conditional generative adversarial network (cGAN)-based data augmentation (DA) is a possible solution, but it encounters two issues. The first issue is that existing cGANs cannot deal with real-valued severity levels as their conditions, and the second is that the severity of the generated images is not fully reliable. We propose continuous DA as a solution to the two issues. Our method uses continuous severity GAN to generate images at real-valued severity levels and dataset-disjoint multi-objective optimization to deal with the second issue. Our method was evaluated for estimating ulcerative colitis (UC) severity of endoscopic images and achieved higher classification performance than conventional DA methods.

    DOI: 10.1109/ISBI53787.2023.10230453

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/isbi/isbi2023.html#TakezakiTUK23

  • Deep attentive time warping 査読

    Matsuo, S; Wu, XM; Atarsaikhan, G; Kimura, A; Kashino, K; Iwana, BK; Uchida, S

    PATTERN RECOGNITION   136   109201 - 109201   2023年4月   ISSN:0031-3203 eISSN:1873-5142

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Pattern Recognition  

    Similarity measures for time series are important problems for time series classification. To handle the nonlinear time distortions, Dynamic Time Warping (DTW) has been widely used. However, DTW is not learnable and suffers from a trade-off between robustness against time distortion and discriminative power. In this paper, we propose a neural network model for task-adaptive time warping. Specifically, we use the attention model, called the bipartite attention model, to develop an explicit time warping mechanism with greater distortion invariance. Unlike other learnable models using DTW for warping, our model predicts all local correspondences between two time series and is trained based on metric learning, which enables it to learn the optimal data-dependent warping for the target task. We also propose to induce pre-training of our model by DTW to improve the discriminative power. Extensive experiments demonstrate the superior effectiveness of our model over DTW and its state-of-the-art performance in online signature verification.

    DOI: 10.1016/j.patcog.2022.109201

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  • Depth Contrast: Self-supervised Pretraining on 3DPM Images for Mining Material Classification 査読

    Chhipa P.C., Upadhyay R., Saini R., Lindqvist L., Nordenskjold R., Uchida S., Liwicki M.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   13807 LNCS   212 - 227   2023年2月   ISSN:0302-9743 ISBN:9783031250811, 9783031250828 eISSN:1611-3349

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    記述言語:その他   掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    This work presents a novel self-supervised representation learning method to learn efficient representations without labels on images from a 3DPM sensor (3-Dimensional Particle Measurement; estimates the particle size distribution of material) utilizing RGB images and depth maps of mining material on the conveyor belt. Human annotations for material categories on sensor-generated data are scarce and cost-intensive. Currently, representation learning without human annotations remains unexplored for mining materials and does not leverage on utilization of sensor-generated data. The proposed method, Depth Contrast, enables self-supervised learning of representations without labels on the 3DPM dataset by exploiting depth maps and inductive transfer. The proposed method outperforms material classification over ImageNet transfer learning performance in fully supervised learning settings and achieves an F1 score of 0.73. Further, The proposed method yields an F1 score of 0.65 with an 11% improvement over ImageNet transfer learning performance in a semi-supervised setting when only 20% of labels are used in fine-tuning. Finally, the Proposed method showcases improved performance generalization on linear evaluation. The implementation of proposed method is available on GitHub (https://github.com/prakashchhipa/Depth-Contrast-Self-Supervised-Method ).

    DOI: 10.1007/978-3-031-25082-8_14

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  • Development of a simultaneous electrorotation device with microwells for monitoring the rotation rates of multiple single cells upon chemical stimulation 査読 国際誌

    Suzuki, M; Kawai, S; Shee, CF; Yamada, R; Uchida, S; Yasukawa, T

    LAB ON A CHIP   23 ( 4 )   692 - 701   2023年2月   ISSN:1473-0197 eISSN:1473-0189

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Lab on a Chip  

    Here, we described a unique simultaneous electrorotation (ROT) device for monitoring the rotation rate of Jurkat cells via chemical stimulation without fluorescent labeling and an algorithm for estimating cell rotation rates. The device comprised two pairs of interdigitated array electrodes that were stacked orthogonally through a 20 μm-thick insulating layer with rectangular microwells. Four microelectrodes (two were patterned on the bottom of the microwells and the other two on the insulating layer) were arranged on each side of the rectangular microwells. The cells, which were trapped in the microwells, underwent ROT when AC voltages were applied to the four microelectrodes to generate a rotating electric field. These microwells maintained the cells even in fluid flows. Thereafter, the ROT rates of the trapped cells were estimated and monitored during the stimulation. We demonstrated the feasibility of estimating the chemical efficiency of cells by monitoring the ROT rates of the cells. After introducing a Jurkat cell suspension into the device, the cells were subjected to ROT by applying an AC signal. Further, the rotating cells were chemically stimulated by adding an ionomycin (a calcium ionophore)-containing aliquot. The ROT rate of the ionomycin-stimulated cells decreased gradually to 90% of the initial rate after 30 s. The ROT rate was reduced by an increase in membrane capacitance. Thus, our device enabled the simultaneous chemical stimulation-induced monitoring of the alterations in the membrane capacitances of many cells without fluorescent labeling.

    DOI: 10.1039/d2lc00627h

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  • Development of a chub mackerel with less-aggressive fry stage by genome editing of arginine vasotocin receptor V1a2 査読 国際誌

    Ohga, H; Shibata, K; Sakanoue, R; Ogawa, T; Kitano, H; Kai, S; Ohta, K; Nagano, N; Nagasako, T; Uchida, S; Sakuma, T; Yamamoto, T; Kim, S; Tashiro, K; Kuhara, S; Gen, K; Fujiwara, A; Kazeto, Y; Kobayashi, T; Matsuyama, M

    SCIENTIFIC REPORTS   13 ( 1 )   3190 - 3190   2023年2月   ISSN:2045-2322

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Scientific Reports  

    Genome editing is a technology that can remarkably accelerate crop and animal breeding via artificial induction of desired traits with high accuracy. This study aimed to develop a chub mackerel variety with reduced aggression using an experimental system that enables efficient egg collection and genome editing. Sexual maturation and control of spawning season and time were technologically facilitated by controlling the photoperiod and water temperature of the rearing tank. In addition, appropriate low-temperature treatment conditions for delaying cleavage, shape of the glass capillary, and injection site were examined in detail in order to develop an efficient and robust microinjection system for the study. An arginine vasotocin receptor V1a2 (V1a2) knockout (KO) strain of chub mackerel was developed in order to reduce the frequency of cannibalistic behavior at the fry stage. Video data analysis using bioimage informatics quantified the frequency of aggressive behavior, indicating a significant 46% reduction (P = 0.0229) in the frequency of cannibalistic behavior than in wild type. Furthermore, in the V1a2 KO strain, the frequency of collisions with the wall and oxygen consumption also decreased. Overall, the manageable and calm phenotype reported here can potentially contribute to the development of a stable and sustainable marine product.

    DOI: 10.1038/s41598-023-30259-x

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  • Artificial Intelligence Quantifying Endoscopic Severity of Ulcerative Colitis in Gradation Scale

    Takabayashi, K; Kobayashi, T; Matsuoka, K; Levesque, BG; Kawamura, T; Tanaka, K; Kadota, T; Bise, R; Uchida, S; Kanai, T; Ogata, H

    JOURNAL OF CROHNS & COLITIS   17   I151 - I152   2023年2月   ISSN:1873-9946 eISSN:1876-4479

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  • Magnification Prior: A Self-Supervised Method for Learning Representations on Breast Cancer Histopathological Images 査読

    Chhipa, PC; Upadhyay, R; Pihlgren, GG; Saini, R; Uchida, S; Liwicki, M

    2023 IEEE/CVF WINTER CONFERENCE ON APPLICATIONS OF COMPUTER VISION (WACV)   2716 - 2726   2023年1月   ISSN:2472-6737 ISBN:978-1-6654-9346-8

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Proceedings - 2023 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2023  

    This work presents a novel self-supervised pre-training method to learn efficient representations without labels on histopathology medical images utilizing magnification factors. Other state-of-the-art works mainly focus on fully supervised learning approaches that rely heavily on human annotations. However, the scarcity of labeled and unlabeled data is a long-standing challenge in histopathology. Currently, representation learning without labels remains unexplored in the histopathology domain. The proposed method, Magnification Prior Contrastive Similarity (MPCS), enables self-supervised learning of representations without labels on small-scale breast cancer dataset BreakHis by exploiting magnification factor, inductive transfer, and reducing human prior. The proposed method matches fully supervised learning state-of-the-art performance in malignancy classification when only 20% of labels are used in fine-tuning and outperform previous works in fully supervised learning settings for three public breast cancer datasets, including BreakHis. Further, It provides initial support for a hypothesis that reducing human-prior leads to efficient representation learning in self-supervision, which will need further investigation. The implementation of this work is available online on GitHub1.

    DOI: 10.1109/wacv56688.2023.00274

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  • Interferon signaling and hypercytokinemia-related gene expression in the blood of antidepressant non-responders

    Yamagata, H; Tsunedomi, R; Kamishikiryo, T; Kobayashi, A; Seki, T; Kobayashi, M; Hagiwara, K; Yamada, N; Chen, C; Uchida, S; Ogihara, H; Hamamoto, Y; Okada, G; Fuchikami, M; Iga, J; Numata, S; Kinoshita, M; Kato, TA; Hashimoto, R; Nagano, H; Ueno, S; Okamoto, Y; Ohmori, T; Nakagawa, S

    HELIYON   9 ( 1 )   e13059   2023年1月   ISSN:2405-8440 eISSN:2405-8440

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  • Functional Knowledge Transfer with Self-supervised Representation Learning

    Chhipa, PC; Chopra, M; Mengi, G; Gupta, V; Upadhyay, R; Chippa, MS; De, K; Saini, R; Uchida, S; Liwicki, M

    2023 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING, ICIP   3339 - 3343   2023年   ISSN:1522-4880 ISBN:978-1-7281-9835-4

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    出版者・発行元:Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP  

    This work investigates the unexplored usability of self-supervised representation learning in the direction of functional knowledge transfer. In this work, functional knowledge transfer is achieved by joint optimization of self-supervised learning pseudo task and supervised learning task, improving supervised learning task performance. Recent progress in self-supervised learning uses a large volume of data, which becomes a constraint for its applications on small-scale datasets. This work shares a simple yet effective joint training framework that reinforces human-supervised task learning by learning self-supervised representations just-in-time and vice versa. Experiments on three public datasets from different visual domains, Intel Image, CIFAR, and APTOS, reveal a consistent track of performance improvements on classification tasks during joint optimization. Qualitative analysis also supports the robustness of learnt representations. Source code and trained models are available on GitHub1

    DOI: 10.1109/ICIP49359.2023.10222142

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  • Distractor Generation for Fill-in-the-Blank Exercises by Question Type

    Yoshimi, N; Kajiwara, T; Uchida, S; Arase, Y; Ninomiya, T

    PROCEEDINGS OF THE 61ST ANNUAL MEETING OF THE ASSOCIATION FOR COMPUTATIONAL LINGUISTICS, ACL-SRW 2023, VOL 4   276 - 281   2023年   ISBN:978-1-959429-69-2

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  • Boosting for Bounding the Worst-class Error.

    Yuya Saito, Shinnosuke Matsuo, Seiichi Uchida, Daiki Suehiro

    CoRR   abs/2310.14890   2023年

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.48550/arXiv.2310.14890

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  • Deep learning-based automatic-bone-destruction-evaluation system using contextual information from other joints 査読

    Miyama, K; Bise, R; Ikemura, S; Kai, KZ; Kanahori, M; Arisumi, S; Uchida, T; Nakashima, Y; Uchida, S

    ARTHRITIS RESEARCH & THERAPY   24 ( 1 )   227   2022年12月   ISSN:1478-6354 eISSN:1478-6362

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Arthritis Research and Therapy  

    Background: X-ray images are commonly used to assess the bone destruction of rheumatoid arthritis. The purpose of this study is to propose an automatic-bone-destruction-evaluation system fully utilizing deep neural networks (DNN). This system detects all target joints of the modified Sharp/van der Heijde score (SHS) from a hand X-ray image. It then classifies every target joint as intact (SHS = 0) or non-intact (SHS ≥ 1). Methods: We used 226 hand X-ray images of 40 rheumatoid arthritis patients. As for detection, we used a DNN model called DeepLabCut. As for classification, we built four classification models that classify the detected joint as intact or non-intact. The first model classifies each joint independently, whereas the second model does it while comparing the same contralateral joint. The third model compares the same joint group (e.g., the proximal interphalangeal joints) of one hand and the fourth model compares the same joint group of both hands. We evaluated DeepLabCut’s detection performance and classification models’ performances. The classification models’ performances were compared to three orthopedic surgeons. Results: Detection rates for all the target joints were 98.0&#37; and 97.3&#37; for erosion and joint space narrowing (JSN). Among the four classification models, the model that compares the same contralateral joint showed the best F-measure (0.70, 0.81) and area under the curve of the precision-recall curve (PR-AUC) (0.73, 0.85) regarding erosion and JSN. As for erosion, the F-measure and PR-AUC of this model were better than the best of the orthopedic surgeons. Conclusions: The proposed system was useful. All the target joints were detected with high accuracy. The classification model that compared the same contralateral joint showed better performance than the orthopedic surgeons regarding erosion.

    DOI: 10.1186/s13075-022-02914-7

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  • Font Generation with Missing Impression Labels 査読

    Matsuda, S; Kimura, A; Uchida, S

    2022 26TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR)   2022-August   1400 - 1406   2022年8月   ISSN:1051-4651 ISBN:978-1-6654-9062-7

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Proceedings - International Conference on Pattern Recognition  

    Our goal is to generate fonts with specific impressions, by training a generative adversarial network with a font dataset with impression labels. The main difficulty is that font impression is ambiguous and the absence of an impression label does not always mean that the font does not have the impression. This paper proposes a font generation model that is robust against missing impression labels. The key ideas of the proposed method are (1) a co-occurrence-based missing label estimator and (2) an impression label space compressor. The first is to interpolate missing impression labels based on the co-occurrence of labels in the dataset and use them for training the model as completed label conditions. The second is an encoder-decoder module to compress the high-dimensional impression space into low-dimensional. We proved that the proposed model generates high-quality font images using multi-label data with missing labels through qualitative and quantitative evaluations. Our code is available at https://github.com/SeiyaMatsuda/Font-Generation-with-Missing-Impression-Labels.

    DOI: 10.1109/icpr56361.2022.9956147

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  • MontageGAN: Generation and Assembly of Multiple Components by GANs 査読

    Shee, CF; Uchida, S

    2022 26TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR)   2022-August   1478 - 1484   2022年8月   ISSN:1051-4651 ISBN:978-1-6654-9062-7

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Proceedings - International Conference on Pattern Recognition  

    A multi-layer image is more valuable than a single-layer image from a graphic designer's perspective. However, most of the proposed image generation methods so far focus on single-layer images. In this paper, we propose MontageGAN, which is a Generative Adversarial Networks (GAN) framework for generating multi-layer images. Our method utilized a two-step approach consisting of local GANs and global GAN. Each local GAN learns to generate a specific image layer, and the global GAN learns the placement of each generated image layer. Through our experiments, we show the ability of our method to generate multi-layer images and estimate the placement of the generated image layers.

    DOI: 10.1109/icpr56361.2022.9956028

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  • Deep Bayesian Active-Learning-to-Rank for Endoscopic Image Data 査読

    Kadota, T; Hayashi, H; Bise, R; Tanaka, K; Uchida, S

    MEDICAL IMAGE UNDERSTANDING AND ANALYSIS, MIUA 2022   13413   609 - 622   2022年7月   ISSN:0302-9743 ISBN:978-3-031-12052-7 eISSN:1611-3349

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Automatic image-based disease severity estimation generally uses discrete (i.e., quantized) severity labels. Annotating discrete labels is often difficult due to the images with ambiguous severity. An easier alternative is to use relative annotation, which compares the severity level between image pairs. By using a learning-to-rank framework with relative annotation, we can train a neural network that estimates rank scores that are relative to severity levels. However, the relative annotation for all possible pairs is prohibitive, and therefore, appropriate sample pair selection is mandatory. This paper proposes a deep Bayesian active-learning-to-rank, which trains a Bayesian convolutional neural network while automatically selecting appropriate pairs for relative annotation. We confirmed the efficiency of the proposed method through experiments on endoscopic images of ulcerative colitis. In addition, we confirmed that our method is useful even with the severe class imbalance because of its ability to select samples from minor classes automatically.

    DOI: 10.1007/978-3-031-12053-4_45

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/miua/miua2022.html#KadotaHBTU22

  • Shared Latent Space of Font Shapes and Their Noisy Impressions 査読

    Kang, JH; Haraguchi, D; Matsuda, S; Kimura, A; Uchida, S

    MULTIMEDIA MODELING, MMM 2022, PT II   13142   146 - 157   2022年6月   ISSN:0302-9743 ISBN:978-3-030-98354-3 eISSN:1611-3349

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    記述言語:その他   掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Styles of typefaces or fonts are often associated with specific impressions, such as heavy, contemporary, or elegant. This indicates that there are certain correlations between font shapes and their impressions. To understand the correlations, this paper constructs a shared latent space where a font and its impressions are embedded nearby. The difficulty is that the impression words attached to a font are often very noisy. This is because impression words are very subjective and diverse. More importantly, some impression words have no direct relevance to the font shapes and will disturb the construction of the shared latent space. We, therefore, use DeepSets for enhancing shape-relevant words and suppressing shape irrelevant words automatically while training the shared latent space. Quantitative and qualitative experimental results with a large-scale font-impression dataset demonstrate that the shared latent space by the proposed method describes the correlation appropriately, especially for the shape-relevant impression words.

    DOI: 10.1007/978-3-030-98355-0_13

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  • Fonts That Fit the Music: A Multimodal Design Trend Analysis of Lyric Videos 査読

    Haraguchi, D; Sakaguchi, S; Kato, J; Goto, M; Uchida, S

    IEEE ACCESS   10   65414 - 65425   2022年6月   ISSN:2169-3536 eISSN:2169-3536

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:IEEE Access  

    Lyric videos, or kinetic typography videos, are music videos showing lyric text in synchronization with the music. The purpose of this paper is to quantitatively and qualitatively analyze lyric videos to understand their design trends via three modalities: word motion, font style, and music style. These trends will not only be helpful as hints for designing new lyric videos but also be meaningful to quantitatively reveal the thought processes of the video design professionals. To achieve this, we needed to develop or utilize several technologies. First, we developed a lyric word tracking method to capture the motion of individual lyric words. The proposed method uses the lyric text as the guiding information for word tracking to overcome the difficulties arising from the various word appearances and motions. Second, we developed a font style estimator to quantify the appearance of each word as a feature vector. Finally, we employed a music style estimator to quantify the mood of the music, e.g., 'techno' and 'fast.' We then analyzed feature vectors of these three style modalities collected at 3,494 time points in 100 lyric videos. After revealing the trend of each modality via k-means, we conducted a co-occurrence analysis to understand the correlation between each modality pair. Our experimental results indicate that such a cluster-wise co-occurrence analysis can capture interesting trends hidden in lyric video designs.

    DOI: 10.1109/access.2022.3184028

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  • Genome-wide cis-decoding for expression design in tomato using cistrome data and explainable deep learning 査読 国際誌

    Akagi, T; Masuda, K; Kuwada, E; Takeshita, K; Kawakatsu, T; Ariizumi, T; Kubo, Y; Ushijima, K; Uchida, S

    PLANT CELL   34 ( 6 )   2174 - 2187   2022年5月   ISSN:1040-4651 eISSN:1532-298X

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Plant Cell  

    In the evolutionary history of plants, variation in cis-regulatory elements (CREs) resulting in diversification of gene expression has played a central role in driving the evolution of lineage-specific traits. However, it is difficult to predict expression behaviors from CRE patterns to properly harness them, mainly because the biological processes are complex. In this study, we used cistrome datasets and explainable convolutional neural network (CNN) frameworks to predict genome-wide expression patterns in tomato (Solanum lycopersicum) fruit from the DNA sequences in gene regulatory regions. By fixing the effects of trans-acting factors using single cell-type spatiotemporal transcriptome data for the response variables, we developed a prediction model for crucial expression patterns in the initiation of tomato fruit ripening. Feature visualization of the CNNs identified nucleotide residues critical to the objective expression pattern in each gene, and their effects were validated experimentally in ripening tomato fruit. This cis-decoding framework will not only contribute to the understanding of the regulatory networks derived from CREs and transcription factor interactions, but also provides a flexible means of designing alleles for optimized expression.

    DOI: 10.1093/plcell/koac079

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  • Deep Learning Predicts Rapid Over-softening and Shelf Life in Persimmon Fruits 査読

    Suzuki, M; Masuda, K; Asakuma, H; Takeshita, K; Baba, K; Kubo, Y; Ushijima, K; Uchida, S; Akagi, T

    The Horticulture Journal   91 ( 3 )   408 - 415   2022年5月   ISSN:21890102 eISSN:21890110

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:一般社団法人 園芸学会  

    In contrast to the progress in the research on physiological disorders relating to shelf life in fruit crops, it has been difficult to non-destructively predict their occurrence. Recent high-tech instruments have gradually enabled non-destructive predictions for various disorders in some crops, while there are still issues in terms of efficiency and costs. Here, we propose application of a deep neural network (or simply deep learning) to simple RGB images to predict a severe fruit disorder in persimmon, rapid over-softening. With 1,080 RGB images of ‘Soshu’ persimmon fruits, three convolutional neural networks (CNN) were examined to predict rapid over-softened fruits with a binary classification and the date to fruit softening. All of the examined CNN models worked successfully for binary classification of the rapid over-softened fruits and the controls with > 80% accuracy using multiple criteria. Furthermore, the prediction values (or confidence) in the binary classification were correlated to the date to fruit softening. Although the features for classification by deep learning have been thought to be in a black box by conventional standards, recent feature visualization methods (or “explainable” deep learning) has allowed identification of the relevant regions in the original images. We applied Grad-CAM, Guided backpropagation, and layer-wise relevance propagation (LRP), to find early symptoms for CNNs classification of rapid over-softened fruits. The focus on the relevant regions tended to be on color unevenness on the surface of the fruit, especially in the peripheral regions. These results suggest that deep learning frameworks could potentially provide new insights into early physiological symptoms of which researchers are unaware.

    DOI: 10.2503/hortj.utd-323

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  • TrueType Transformer: Character and Font Style Recognition in Outline Format

    Nagata, Y; Otao, J; Haraguchi, D; Uchida, S

    DOCUMENT ANALYSIS SYSTEMS, DAS 2022   13237   18 - 32   2022年5月   ISSN:0302-9743 ISBN:978-3-031-06554-5 eISSN:1611-3349

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    記述言語:その他   掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    We propose TrueType Transformer (T 3 ), which can perform character and font style recognition in an outline format. The outline format, such as TrueType, represents each character as a sequence of control points of stroke contours and is frequently used in born-digital documents. T 3 is organized by a deep neural network, so-called Transformer. Transformer is originally proposed for sequential data, such as text, and therefore appropriate for handling the outline data. In other words, T 3 directly accepts the outline data without converting it into a bitmap image. Consequently, T 3 realizes a resolution-independent classification. Moreover, since the locations of the control points represent the fine and local structures of the font style, T 3 is suitable for font style classification, where such structures are very important. In this paper, we experimentally show the applicability of T 3 in character and font style recognition tasks, while observing how the individual control points contribute to classification results.

    DOI: 10.1007/978-3-031-06555-2_2

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  • Revealing Reliable Signatures by Learning Top-Rank Pairs

    Ji, XT; Zheng, Y; Suehiro, D; Uchida, S

    DOCUMENT ANALYSIS SYSTEMS, DAS 2022   13237   323 - 337   2022年5月   ISSN:0302-9743 ISBN:978-3-031-06554-5 eISSN:1611-3349

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    記述言語:その他   掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Signature verification, as a crucial practical documentation analysis task, has been continuously studied by researchers in machine learning and pattern recognition fields. In specific scenarios like confirming financial documents and legal instruments, ensuring the absolute reliability of signatures is of top priority. In this work, we proposed a new method to learn “top-rank pairs” for writer-independent offline signature verification tasks. By this scheme, it is possible to maximize the number of absolutely reliable signatures. More precisely, our method to learn top-rank pairs aims at pushing positive samples beyond negative samples, after pairing each of them with a genuine reference signature. In the experiment, BHSig-B and BHSig-H datasets are used for evaluation, on which the proposed model achieves overwhelming better pos@top (the ratio of absolute top positive samples to all of the positive samples) while showing encouraging performance on both Area Under the Curve (AUC) and accuracy.

    DOI: 10.1007/978-3-031-06555-2_22

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  • Font Shape-to-Impression Translation

    Ueda, M; Kimura, A; Uchida, S

    DOCUMENT ANALYSIS SYSTEMS, DAS 2022   13237   3 - 17   2022年5月   ISSN:0302-9743 ISBN:978-3-031-06554-5 eISSN:1611-3349

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    記述言語:その他   掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Different fonts have different impressions, such as elegant, scary, and cool. This paper tackles part-based shape-impression analysis based on the Transformer architecture, which is able to handle the correlation among local parts by its self-attention mechanism. This ability will reveal how combinations of local parts realize a specific impression of a font. The versatility of Transformer allows us to realize two very different approaches for the analysis, i.e., multi-label classification and translation. A quantitative evaluation shows that our Transformer-based approaches estimate the font impressions from a set of local parts more accurately than other approaches. A qualitative evaluation then indicates the important local parts for a specific impression.

    DOI: 10.1007/978-3-031-06555-2_1

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  • 文字とは何か? : 深層学習により見えてきた新たな問い—What Are Letters? : A New Horizon of Document Image Analysis Research by Deep Learning—特集 深層学習は情報・システムの研究をどう変えたか ; 画像分野

    内田 誠一

    電子情報通信学会誌 = The journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers   105 ( 5 )   371 - 374   2022年5月

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    記述言語:日本語  

  • Tricellulin secures the epithelial barrier at tricellular junctions by interacting with actomyosin 国際誌

    Cho, YM; Haraguchi, D; Shigetomi, K; Matsuzawa, K; Uchida, S; Ikenouchi, J

    JOURNAL OF CELL BIOLOGY   221 ( 4 )   2022年4月   ISSN:0021-9525 eISSN:1540-8140

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Journal of Cell Biology  

    The epithelial cell sheet functions as a barrier to prevent invasion of pathogens. It is necessary to eliminate intercellular gaps not only at bicellular junctions, but also at tricellular contacts, where three cells meet, to maintain epithelial barrier function. To that end, tight junctions between adjacent cells must associate as closely as possible, particularly at tricellular contacts. Tricellulin is an integral component of tricellular tight junctions (tTJs), but the molecular mechanism of its contribution to the epithelial barrier function remains unclear. In this study, we revealed that tricellulin contributes to barrier formation by regulating actomyosin organization at tricellular junctions. Furthermore, we identified α-catenin, which is thought to function only at adherens junctions, as a novel binding partner of tricellulin. α-catenin bridges tricellulin attachment to the bicellular actin cables that are anchored end-on at tricellular junctions. Thus, tricellulin mobilizes actomyosin contractility to close the lateral gap between the TJ strands of the three proximate cells that converge on tricellular junctions.

    DOI: 10.1083/jcb.202009037

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  • Automatic Estimation of Ulcerative Colitis Severity by Learning to Rank With Calibration

    Kadota, T; Abe, K; Bise, R; Kawamura, T; Sakiyama, N; Tanaka, K; Uchida, S

    IEEE ACCESS   10   25688 - 25695   2022年3月   ISSN:2169-3536

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:IEEE Access  

    For automatic disease-severity-level estimation, a large-scale medical image dataset with level annotations is generally necessary. However, attaching absolute-level annotations (such as levels 0, 1, and 3) is very costly and even inaccurate due to the level ambiguity. In this study, we proved experimentally that using a ranking function for level estimation can relax this difficulty. We propose a multi-task learning method for automatically estimating disease-severity levels that combine learning to rank with regression. The ranking function of the proposed method is trainable by relative-level and a small number of absolute-level annotations. For relative-level annotation, an annotator only needs to specify that one image has a higher disease level than another - this is much easier than absolute-level annotation. The proposed method enables disease-severity classification by calibrating the ranking function based on relative-level annotation through regression. The effectiveness of the method was proved through a large-scale experiment of ulcerative colitis-severity estimation with colonoscopy images.

    DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3155769

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  • 文字とは何か? ― 深層学習により見えてきた新たな問い―

    内田 誠一

    電子情報通信学会誌   105   371 - 374   2022年

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  • Top-Rank Learning Robust to Outliers

    608 - 619   2021年12月

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    記述言語:その他  

    DOI: 10.1007/978-3-030-92238-2_50

  • Top-rank convolutional neural network and its application to medical image-based diagnosis.

    Yan Zheng, Yuchen Zheng, Daiki Suehiro, Seiichi Uchida

    Pattern Recognition   120   108138 - 108138   2021年12月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2021.108138

  • Discovery of anti-inflammatory physiological peptides that promote tissue repair by reinforcing epithelial barrier formation. 国際誌

    Yukako Oda, Chisato Takahashi, Shota Harada, Shun Nakamura, Daxiao Sun, Kazumi Kiso, Yuko Urata, Hitoshi Miyachi, Yoshinori Fujiyoshi, Alf Honigmann, Seiichi Uchida, Yasushi Ishihama, Fumiko Toyoshima

    Science advances   7 ( 47 )   eabj6895   2021年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1126/sciadv.abj6895

  • Learning the micro deformations by max-pooling for offline signature verification 査読

    Yuchen Zheng, Brian Kenji Iwana, Muhammad Imran Malik, Sheraz Ahmed, Wataru Ohyama, Seiichi Uchida

    Pattern Recognition   118   108008 - 108008   2021年10月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2021.108008

  • De-rendering Stylized Texts

    Wataru Shimoda, Daichi Haraguchi, Seiichi Uchida, Kota Yamaguchi

    2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)   2021年10月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/iccv48922.2021.00111

  • Attention to Warp: Deep Metric Learning for Multivariate Time Series.

    Shinnosuke Matsuo, Xiaomeng Wu, Gantugs Atarsaikhan, Akisato Kimura, Kunio Kashino, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    16th International Conference on Document Analysis and Recognition   12823 LNCS   350 - 365   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-86334-0_23

  • Which Parts Determine the Impression of the Font?

    Masaya Ueda, Akisato Kimura, Seiichi Uchida

    16th International Conference on Document Analysis and Recognition   12823 LNCS   723 - 738   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-86334-0_47

  • Using Robust Regression to Find Font Usage Trends.

    Kaigen Tsuji, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana

    Document Analysis and Recognition   12917 LNCS   126 - 141   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-86159-9_9

  • Towards Book Cover Design via Layout Graphs.

    Wensheng Zhang, Yan Zheng, Taiga Miyazono, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana

    16th International Conference on Document Analysis and Recognition   12823 LNCS   642 - 657   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-86334-0_42

  • Order-Guided Disentangled Representation Learning for Ulcerative Colitis Classification with Limited Labels.

    Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida

    Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2021 - 24th International Conference   12902 LNCS   471 - 480   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-87196-3_44

  • Meta-learning of Pooling Layers for Character Recognition.

    Takato Otsuzuki, Heon Song, Seiichi Uchida, Hideaki Hayashi

    16th International Conference on Document Analysis and Recognition   12823 LNCS   188 - 203   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-86334-0_13

  • Impressions2Font: Generating Fonts by Specifying Impressions.

    Seiya Matsuda, Akisato Kimura, Seiichi Uchida

    16th International Conference on Document Analysis and Recognition   12823 LNCS   739 - 754   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-86334-0_48

  • Font Style that Fits an Image - Font Generation Based on Image Context.

    Taiga Miyazono, Brian Kenji Iwana, Daichi Haraguchi, Seiichi Uchida

    16th International Conference on Document Analysis and Recognition   12823 LNCS   569 - 584   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-86334-0_37

  • Famous Companies Use More Letters in Logo: A Large-Scale Analysis of Text Area in Logo.

    Shintaro Nishi, Takeaki Kadota, Seiichi Uchida

    Document Analysis and Recognition   12916 LNCS   97 - 111   2021年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-86198-8_8

  • Soft and self constrained clustering for group-based labeling.

    Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida

    Medical Image Anal.   72   102097 - 102097   2021年8月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.media.2021.102097

  • An empirical survey of data augmentation for time series classification with neural networks. 国際誌

    Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    PloS one   16 ( 7 )   e0254841   2021年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0254841

  • Tunable U-Net: Controlling Image-to-Image Outputs Using a Tunable Scalar Value.

    Seokjun Kang, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana

    IEEE Access   9   103279 - 103290   2021年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3096530

  • Mining Neighbor Frames for Person Re-identification by Global Optimal Tracking.

    Kai Han 0002, Jinho Lee, Lang Huang, Fangcheng Liu, Seiichi Uchida, Chao Zhang 0001

    Advances in Swarm Intelligence - 12th International Conference   12690 LNCS   391 - 406   2021年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-78811-7_37

  • Layer-Wise Interpretation of Deep Neural Networks using Identity Initialization 査読

    Shohei Kubota, Hideaki Hayashi, Tomohiro Hayase, Seiichi Uchida

    ICASSP 2021 - 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)   2021-June   3945 - 3949   2021年6月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/icassp39728.2021.9414873

  • Self-Augmented Multi-Modal Feature Embedding 査読

    Shinnosuke Matsuo, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana

    ICASSP 2021 - 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)   2021-June   3995 - 3999   2021年6月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/icassp39728.2021.9413974

  • A Discriminative Gaussian Mixture Model with Sparsity.

    Hideaki Hayashi, Seiichi Uchida

    9th International Conference on Learning Representations(ICLR)   2021年5月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  • AIとは何か? : 入門編 (特集 さあ、AIを始めよう : 土木工学へのAI導入のススメ)—An intuitive introduction of AI

    内田 誠一

    土木学会誌   106 ( 1 )   12 - 15   2021年1月

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    記述言語:日本語  

  • Noninvasive diagnosis of seedless fruit using deep learning in persimmon

    Kanae Masuda, Maria Suzuki, Kohei Baba, Kouki Takeshita, Tetsuya Suzuki, Mayu Sugiura, Takeshi Niikawa, Seiichi Uchida, Takashi Akagi

    Horticulture Journal   90 ( 2 )   172 - 180   2021年1月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.2503/hortj.UTD-248

  • Complex image processing with less data - Document image binarization by integrating multiple pre-trained U-Net modules.

    Seokjun Kang, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    Pattern Recognit.   109   107577 - 107577   2021年1月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2020.107577

  • Total Whitening for Online Signature Verification Based on Deep Representation

    Xiaomeng Wu, Akisato Kimura, Kunio Kashino, Seiichi Uchida

    2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)   2021年1月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/icpr48806.2021.9412545

  • Time Series Data Augmentation for Neural Networks by Time Warping with a Discriminative Teacher

    Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)   2021年1月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/icpr48806.2021.9412812

  • STIM-Orai1 Signaling Regulates Fluidity of Cytoplasm during Membrane Blebbing 査読 国際誌

    Kana Aoki, Shota Harada, Keita Kawaji, Kenji Matsuzawa, Seiichi Uchida, and Junichi Ikenouchi

    Nature Communications   2021年1月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1038/s41467-020-20826-5

  • Label or Message: A Large-Scale Experimental Survey of Texts and Objects Co-Occurrence

    Koki Takeshita, Juntaro Shioyama, Seiichi Uchida

    2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)   2021年1月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/icpr48806.2021.9412077

  • Explainable deep learning reproduces a 'Professional eye' on the diagnosis of internal disorders in persimmon fruit

    Takashi Akagi, Masanori Onishi, Kanae Masuda, Ryohei Kuroki, Kohei Baba, Kouki Takeshita, Tetsuya Suzuki, Takeshi Niikawa, Seiichi Uchida, Takeshi Ise

    Plant and Cell Physiology   61 ( 11 )   1967 - 1973   2020年11月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1093/pcp/pcaa111

  • Handwriting Prediction Considering Inter-Class Bifurcation Structures

    Masaki Yamagata, Hideaki Hayashi, Seiichi Uchida

    Proceedings of International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, ICFHR   2020-September   103 - 108   2020年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR2020.2020.00029

  • Regularized Pooling

    Takato Otsuzuki, Hideaki Hayashi, Yuchen Zheng, Seiichi Uchida

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12397 LNCS   241 - 254   2020年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-61616-8_20

  • What is the Reward for Handwriting?-A Handwriting Generation Model Based on Imitation Learning

    Keisuke Kanda, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    Proceedings of International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, ICFHR   2020-September   109 - 114   2020年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR2020.2020.00030

  • Lyric video analysis using text detection and tracking

    Shota Sakaguchi, Jun Kato, Masataka Goto, Seiichi Uchida

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12116 LNCS   426 - 440   2020年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-57058-3_30

  • Effect of text color on word embeddings

    Masaya Ikoma, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12116 LNCS   341 - 355   2020年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-57058-3_24

  • Character-independent font identification 査読

    Daichi Haraguchi, Shota Harada, Brian Kenji Iwana, Yuto Shinahara, Seiichi Uchida

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12116 LNCS   497 - 511   2020年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-57058-3_35

  • ACMU-nets: Attention cascading modular U-nets incorporating squeeze and excitation blocks

    Seokjun Kang, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12116 LNCS   118 - 130   2020年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-57058-3_9

  • Guided neural style transfer for shape stylization

    Gantugs Atarsaikhan, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    PLoS ONE   15 ( 6 )   2020年6月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0233489

  • Neural style difference transfer and its application to font generation 査読

    Gantugs Atarsaikhan, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12116 LNCS   544 - 558   2020年6月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-57058-3_38

  • Iconify: Converting Photographs into Icons

    Takuro Karamatsu, Gibran Benitez-Garcia, Keiji Yanai, Seiichi Uchida

    MMArt-ACM 2020 - Proceedings of the 2020 Joint Workshop on Multimedia Artworks Analysis and Attractiveness Computing in Multimedia   7 - 12   2020年6月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1145/3379173.3393708

  • Few-Shot Text Style Transfer via Deep Feature Similarity. 査読

    Anna Zhu, Xiongbo Lu, Xiang Bai, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana, Shengwu Xiong

    IEEE Trans. Image Process.   29   6932 - 6946   2020年5月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1109/TIP.2020.2995062

  • Benchmarking Deep Learning Models for Classification of Book Covers. 査読

    Adriano Lucieri, Huzaifa Sabir, Shoaib Ahmed Siddiqui, Syed Tahseen Raza Rizvi, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida, Andreas Dengel 0001, Sheraz Ahmed

    SN Comput. Sci.   1 ( 3 )   139 - 139   2020年4月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s42979-020-00132-z

  • Adaptive aggregation of arbitrary online trackers with a regret bound 査読 国際誌

    Heon Song, Daiki Suehiro, Seiichi Uchida

    Proceedings - 2020 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2020   670 - 678   2020年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)  

    DOI: 10.1109/WACV45572.2020.9093613

  • Coordinated changes in cell membrane and cytoplasm during maturation of apoptotic bleb 査読 国際誌

    Kana Aoki, Shinsuke Satoi, Shota Harada, Seiichi Uchida, Yoh Iwasa, Junichi Ikenouchi

    Molecular Biology of the Cell   31 ( 8 )   833 - 844   2020年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1091/MBC.E19-12-0691

  • DTW-NN: A novel neural network for time series recognition using dynamic alignment between inputs and weights 査読

    Brian Kenji Iwana, Volkmar Frinken, Seiichi Uchida

    Knowledge-Based Systems   188   2020年1月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.knosys.2019.104971

  • Automatic Generation of Typographic Font From Small Font Subset 査読

    Tomo Miyazaki, Tatsunori Tsuchiya, Yoshihiro Sugaya, Shinichiro Omachi, Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida, Koichi Kise

    IEEE Computer Graphics and Applications   40 ( 1 )   99 - 111   2020年1月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1109/mcg.2019.2931431

  • Time series classification using local distance-based features in multi-modal fusion networks 査読

    Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    Pattern Recognition   97   2020年1月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2019.107024

  • GlyphGAN: Style-consistent font generation based on generative adversarial networks. 査読

    Hideaki Hayashi, Kohtaro Abe, Seiichi Uchida

    Knowl.-Based Syst.   186   2019年12月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.knosys.2019.104927

  • Optimal Rejection Function Meets Character Recognition Tasks 査読

    Xiaotong Ji, Yuchen Zheng, Daiki Suehiro, Seiichi Uchida

    Proceedings of the 5th Asian Conference on Pattern Recognition   2019年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    Optimal Rejection Function Meets Character Recognition Tasks

  • Detecting Mathematical Expressions in Scientific Document Images Using a U-Net Trained on a Diverse Dataset. 査読

    Wataru Ohyama, Masakazu Suzuki, Seiichi Uchida

    IEEE Access   7   144030 - 144042   2019年10月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2945825

  • Explaining convolutional neural networks using softmax gradient layer-wise relevance propagation 査読 国際誌

    Brian Kenji Iwana, Ryohei Kuroki, Seiichi Uchida

    17th IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop, ICCVW 2019 Proceedings - 2019 International Conference on Computer Vision Workshop, ICCVW 2019   4176 - 4185   2019年10月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1109/ICCVW.2019.00513

  • Capturing micro deformations from pooling layers for offline signature verification 査読 国際誌

    Yuchen Zheng, Wataru Ohyama, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   1111 - 1116   2019年9月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00180

  • Training Convolutional Autoencoders with Metric Learning. 査読

    Yosuke Onitsuka, Wataru Ohyama, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   86 - 91   2019年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00023

  • Selective Super-Resolution for Scene Text Images. 査読

    Ryo Nakao, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   401 - 406   2019年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00071

  • Scene Text Magnifier. 査読

    Toshiki Nakamura, Anna Zhu, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   825 - 830   2019年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00137

  • RankSVM for Offline Signature Verification. 査読

    Yan Zheng, Yuchen Zheng, Wataru Ohyama, Daiki Suehiro, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   928 - 933   2019年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00153

  • On the Ability of a CNN to Realize Image-to-Image Language Conversion. 査読

    Kohei Baba, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   448 - 453   2019年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00078

  • Modality Conversion of Handwritten Patterns by Cross Variational Autoencoders. 査読

    Taichi Sumi, Brian Kenji Iwana, Hideaki Hayashi, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   407 - 412   2019年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00072

  • Mining the displacement of max-pooling for text recognition. 査読

    Yuchen Zheng, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    Pattern Recognition   93   558 - 569   2019年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2019.05.014

  • Deep Dynamic Time Warping: End-to-End Local Representation Learning for Online Signature Verification. 査読

    Xiaomeng Wu, Akisato Kimura, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida, Kunio Kashino

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   1103 - 1110   2019年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00179

  • Cascading Modular U-Nets for Document Image Binarization. 査読

    Seokjun Kang, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   675 - 680   2019年9月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00113

  • Serif or sans Visual font analytics on book covers and online advertisements 査読 国際誌

    Yuto Shinahara, Takuro Karamatsu, Daisuke Harada, Kota Yamaguchi, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   1041 - 1046   2019年9月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00170

  • Page segmentation using a convolutional neural network with trainable co-occurrence features 査読 国際誌

    Joonho Lee, Hideaki Hayashi, Wataru Ohyama, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   1023 - 1028   2019年9月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00167

  • Logo design analysis by ranking 査読 国際誌

    Takuro Karamatsu, Daiki Suehiro, Seiichi Uchida

    15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019 Proceedings - 15th IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR 2019   1482 - 1487   2019年9月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2019.00238

  • Biosignal Generation and Latent Variable Analysis With Recurrent Generative Adversarial Networks. 査読

    Shota Harada, Hideaki Hayashi, Seiichi Uchida

    IEEE Access   7   144292 - 144302   2019年8月

     詳細を見る

    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2934928

  • Scribbles for Metric Learning in Histological Image Segmentation. 査読

    Daisuke Harada, Ryoma Bise, Hiroki Tokunaga, Wataru Ohyama, Sanae Oka, Toshihiko Fujimori, Seiichi Uchida

    Proceedings of the 41st International Engineering in Medicine and Biology Conference (EMBC2019, Berlin, Germany)   1026 - 1030   2019年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/EMBC.2019.8856465

  • Endoscopic Image Clustering with Temporal Ordering Information Based on Dynamic Programming. 査読

    Shota Harada, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Kiyohito Tanaka, Qier Meng, Seiichi Uchida

    Proceedings of the 41st International Engineering in Medicine and Biology Conference (EMBC2019, Berlin, Germany)   3681 - 3684   2019年7月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/EMBC.2019.8857011

  • ProbAct: A Probabilistic Activation Function for Deep Neural Networks 査読

    Joonho Lee, Kumar Shridhar, Hideaki Hayashi, Brian Kenji Iwana, Seokjun Kang, Seiichi Uchida

    CoRR   abs/1905.10761   2019年5月

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    記述言語:その他  

  • Prewarping Siamese Network: Learning Local Representations for Online Signature Verification. 査読

    Xiaomeng Wu, Akisato Kimura, Seiichi Uchida, Kunio Kashino

    Proceedings of the 44th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2019, Brighton, UK)   2467 - 2471   2019年5月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICASSP.2019.8683036

  • Dynamic Weight Alignment for Temporal Convolutional Neural Networks. 査読

    Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    Proceedings of the 44th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2019, Brighton, UK)   3827 - 3831   2019年5月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICASSP.2019.8682908

  • Scene word recognition from pieces to whole. 査読

    Anna Zhu, Seiichi Uchida

    Frontiers Comput. Sci.   13 ( 2 )   292 - 301   2019年4月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Scene word recognition from pieces to whole.

    DOI: 10.1007/s11704-017-6420-2

  • Comic Text Detection Using Neural Network Approach. 査読

    MultiMedia Modeling - 25th International Conference, MMM 2019, Thessaloniki, Greece, January 8-11, 2019, Proceedings, Part II   672 - 683   2019年1月

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    記述言語:その他  

    Comic Text Detection Using Neural Network Approach.

    DOI: 10.1007/978-3-030-05716-9_60

  • Efficient Soft-Constrained Clustering for Group-Based Labeling 査読 国際誌

    Ryoma Bise, Kentaro Abe, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida

    421 - 430   2019年1月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1007/978-3-030-32254-0_47

  • Deep learning approach for detecting tropical cyclones and their precursors in the simulation by a cloud-resolving global nonhydrostatic atmospheric model 査読 国際誌

    Daisuke Matsuoka, Masuo Nakano, Daisuke Sugiyama, Seiichi Uchida

    Progress in Earth and Planetary Science   5 ( 1 )   2018年12月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1186/s40645-018-0245-y

  • Deep learning approach for detecting tropical cyclones and their precursors in the simulation by a cloud-resolving global nonhydrostatic atmospheric model 査読

    Daisuke Matsuoka, Masuo Nakano, Daisuke Sugiyama, Seiichi Uchida

    Progress in Earth and Planetary Science   5 ( 1 )   2018年12月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1186/s40645-018-0245-y

  • Deep learning approach for detecting tropical cyclones and their precursors in the simulation by a cloud-resolving global nonhydrostatic atmospheric model 査読 国際誌

    Daisuke Matsuoka, Masuo Nakano, Daisuke Sugiyama, Seiichi Uchida

    Progress in Earth and Planetary Science   5 ( 1 )   2018年12月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1186/s40645-018-0245-y

  • Deep learning approach for detecting tropical cyclones and their precursors in the simulation by a cloud-resolving global nonhydrostatic atmospheric model 査読 国際誌

    Daisuke Matsuoka, Masuo Nakano, Daisuke Sugiyama, Seiichi Uchida

    Progress in Earth and Planetary Science   5 ( 1 )   2018年12月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1186/s40645-018-0245-y

  • A Trainable Multiplication Layer for Auto-correlation and Co-occurrence Extraction. 査読

    Hideaki Hayashi, Seiichi Uchida

    Computer Vision - ACCV 2018 - 14th Asian Conference on Computer Vision, Perth, Australia, December 2-6, 2018, Revised Selected Papers, Part II   414 - 430   2018年12月

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    記述言語:その他  

    A Trainable Multiplication Layer for Auto-correlation and Co-occurrence Extraction.

    DOI: 10.1007/978-3-030-20890-5_27

  • Deep learning approach for detecting tropical cyclones and their precursors in the simulation by a cloud-resolving global nonhydrostatic atmospheric model 査読 国際誌

    Daisuke Matsuoka, Masuo Nakano, Daisuke Sugiyama, Seiichi Uchida

    Progress in Earth and Planetary Science   5 ( 1 )   2018年12月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1186/s40645-018-0245-y

  • Deep learning approach for detecting tropical cyclones and their precursors in the simulation by a cloud-resolving global nonhydrostatic atmospheric model 査読 国際誌

    Daisuke Matsuoka, Masuo Nakano, Daisuke Sugiyama, Seiichi Uchida

    Progress in Earth and Planetary Science   5 ( 1 )   2018年12月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1186/s40645-018-0245-y

  • Deep learning approach for detecting tropical cyclones and their precursors in the simulation by a cloud-resolving global nonhydrostatic atmospheric model 査読 国際誌

    Daisuke Matsuoka, Masuo Nakano, Daisuke Sugiyama, Seiichi Uchida

    Progress in Earth and Planetary Science   5 ( 1 )   2018年12月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1186/s40645-018-0245-y

  • Anatomical location classification of gastroscopic images using DenseNet trained from Cyclical Learning Rate

    Qier Meng, Kiyohito Tanaka, Shin'ichi Satoh, Masaru Kitsuregawa, Yusuke Kurose, Tatsuya Harada, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, Masahiro Oda, Kensaku Mori

    MIRU2018   PS1-51   2018年8月

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    記述言語:英語  

    Anatomical location classification of gastroscopic images using DenseNet trained from Cyclical Learning Rate

  • On Fast Sample Preselection for Speeding up Convolutional Neural Network Training. 査読

    Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition - Joint IAPR International Workshop, S+SSPR 2018, Beijing, China, August 17-19, 2018, Proceedings   65 - 75   2018年8月

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    記述言語:その他  

    On Fast Sample Preselection for Speeding up Convolutional Neural Network Training.

    DOI: 10.1007/978-3-319-97785-0_7

  • Introducing Local Distance-Based Features to Temporal Convolutional Neural Networks. 査読

    Brian Kenji Iwana, Minoru Mori, Akisato Kimura, Seiichi Uchida

    16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, ICFHR 2018, Niagara Falls, NY, USA, August 5-8, 2018   92 - 97   2018年8月

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    記述言語:その他  

    Introducing Local Distance-Based Features to Temporal Convolutional Neural Networks.

    DOI: 10.1109/ICFHR-2018.2018.00025

  • How do Convolutional Neural Networks Learn Design? 査読

    Shailza Jolly, Brian Kenji Iwana, Ryohei Kuroki, Seiichi Uchida

    24th International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2018, Beijing, China, August 20-24, 2018   1085 - 1090   2018年8月

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    記述言語:その他  

    How do Convolutional Neural Networks Learn Design?

    DOI: 10.1109/ICPR.2018.8545624

  • Discovering Class-Wise Trends of Max-Pooling in Subspace. 査読

    Yuchen Zheng, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    16th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, ICFHR 2018, Niagara Falls, NY, USA, August 5-8, 2018   98 - 103   2018年8月

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    記述言語:その他  

    Discovering Class-Wise Trends of Max-Pooling in Subspace.

    DOI: 10.1109/ICFHR-2018.2018.00026

  • An Image-Based Representation for Graph Classification. 査読

    Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition - Joint IAPR International Workshop, S+SSPR 2018, Beijing, China, August 17-19, 2018, Proceedings   140 - 149   2018年8月

     詳細を見る

    記述言語:その他  

    An Image-Based Representation for Graph Classification.

    DOI: 10.1007/978-3-319-97785-0_14

  • The cytoplasmic region of the amyloid β-protein precursor (APP) is necessary and sufficient for the enhanced fast velocity of APP transport by kinesin-1. 査読 国際誌

    592 ( 16 )   2716 - 2724   2018年8月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1002/1873-3468.13204

  • Biosignal Data Augmentation Based on Generative Adversarial Networks. 査読

    Shota Haradal, Hideaki Hayashi, Seiichi Uchida

    40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC 2018, Honolulu, HI, USA, July 18-21, 2018   368 - 371   2018年7月

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    記述言語:その他  

    Biosignal Data Augmentation Based on Generative Adversarial Networks.

    DOI: 10.1109/EMBC.2018.8512396

  • CNN Training with Graph-Based Sample Preselection: Application to Handwritten Character Recognition. 査読

    13th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2018, Vienna, Austria, April 24-27, 2018   19 - 24   2018年4月

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    記述言語:その他  

    CNN Training with Graph-Based Sample Preselection: Application to Handwritten Character Recognition.

    DOI: 10.1109/DAS.2018.10

  • Text Line Extraction Based on Integrated K-Shortest Paths Optimization. 査読

    Liuan Wang, Jun Su, Seiichi Uchida

    13th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2018, Vienna, Austria, April 24-27, 2018   85 - 90   2018年4月

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    記述言語:その他  

    Text Line Extraction Based on Integrated K-Shortest Paths Optimization.

    DOI: 10.1109/DAS.2018.68

  • Contained Neural Style Transfer for Decorated Logo Generation. 査読

    Gantugs Atarsaikhan, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    13th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2018, Vienna, Austria, April 24-27, 2018   317 - 322   2018年4月

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    記述言語:その他  

    Contained Neural Style Transfer for Decorated Logo Generation.

    DOI: 10.1109/DAS.2018.78

  • Human Reading Knowledge Inspired Text Line Extraction 査読

    Liuan Wang, Seiichi Uchida, Anna Zhu, Jun Sun

    Cognitive Computation   10 ( 1 )   84 - 93   2018年2月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s12559-017-9490-4

  • Component Awareness in Convolutional Neural Networks 査読

    Brian Kenji Iwana, Letao Zhou, Kumiko Tanaka-Ishii, Seiichi Uchida

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   1   394 - 399   2018年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2017.72

  • Scene Text Relocation with Guidance 査読

    Anna Zhu, Seiichi Uchida

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   1   1289 - 1294   2018年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2017.212

  • Scene Text Eraser 査読

    Toshiki Nakamura, Anna Zhu, Keiji Yanai, Seiichi Uchida

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   1   832 - 837   2018年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2017.141

  • Neural Font Style Transfer 査読

    Gantugs Atarsaikhan, Brian Kenji Iwana, Atsushi Narusawa, Keiji Yanai, Seiichi Uchida

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   5   51 - 56   2018年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2017.328

  • How Does a CNN Manage Different Printing Types? 査読

    Shota Ide, Seiichi Uchida

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   1   1004 - 1009   2018年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2017.167

  • 傾斜文字認識のための正規化方法 査読

    志久 修, 手島裕詞, 内田誠一

    電子情報通信学会論文誌   2017年11月

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    記述言語:日本語  

  • Globally Optimal Object Tracking with Complementary Use of Single Shot Multibox Detector and Fully Convolutional Network 査読

    Jinho Lee, Brian Kenji Iwana, Shouta Ide, Hideaki Hayashi, Seiichi Uchida

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   10749   110 - 122   2017年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-319-75786-5_10

  • Font Creation Using Class Discriminative Deep Convolutional Generative Adversarial Networks. 査読

    Kotaro Abe, Brian Kenji Iwana, Viktor, Gosta Holmer, Seiichi Uchida

    4th IAPR Asian Conference on Pattern Recognition, ACPR 2017, Nanjing, China, November 26-29, 2017   232 - 237   2017年11月

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    記述言語:その他  

    Font Creation Using Class Discriminative Deep Convolutional Generative Adversarial Networks.

    DOI: 10.1109/ACPR.2017.99

  • Font Creation Using Generative Adversarial Networks with Class Discrimination 査読 国際誌

    Proceedings of Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR2017, Nanjing, China)   2017年10月

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    記述言語:英語  

  • Efficient temporal pattern recognition by means of dissimilarity space embedding with discriminative prototypes 査読

    Brian Kenji Iwana, Volkmar Frinkena, Kaspar Riesen, Seiichi Uchida

    PATTERN RECOGNITION   64   268 - 276   2017年4月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2016.11.013

  • Three-dimensional computer graphic animations for studying social approach behaviour in medaka fish Effects of systematic manipulation of morphological and motion cues 査読 国際誌

    Tomohiro Nakayasu, Masaki Yasugi, Soma Shiraishi, Seiichi Uchida, Eiji Watanabe

    PloS one   12 ( 4 )   2017年4月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0175059

  • Three-dimensional computer graphic animations for studying social approach behaviour in medaka fish Effects of systematic manipulation of morphological and motion cues 査読 国際誌

    Tomohiro Nakayasu, Masaki Yasugi, Soma Shiraishi, Seiichi Uchida, Eiji Watanabe

    PloS one   12 ( 4 )   2017年4月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0175059

  • Three-dimensional computer graphic animations for studying social approach behaviour in medaka fish Effects of systematic manipulation of morphological and motion cues 査読 国際誌

    Tomohiro Nakayasu, Masaki Yasugi, Soma Shiraishi, Seiichi Uchida, Eiji Watanabe

    PloS one   12 ( 4 )   2017年4月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0175059

  • Three-dimensional computer graphic animations for studying social approach behaviour in medaka fish Effects of systematic manipulation of morphological and motion cues 査読 国際誌

    Tomohiro Nakayasu, Masaki Yasugi, Soma Shiraishi, Seiichi Uchida, Eiji Watanabe

    PloS one   12 ( 4 )   2017年4月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0175059

  • Three-dimensional computer graphic animations for studying social approach behaviour in medaka fish Effects of systematic manipulation of morphological and motion cues 査読 国際誌

    Tomohiro Nakayasu, Masaki Yasugi, Soma Shiraishi, Seiichi Uchida, Eiji Watanabe

    PloS one   12 ( 4 )   2017年4月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0175059

  • Three-dimensional computer graphic animations for studying social approach behaviour in medaka fish Effects of systematic manipulation of morphological and motion cues 査読 国際誌

    Tomohiro Nakayasu, Masaki Yasugi, Soma Shiraishi, Seiichi Uchida, Eiji Watanabe

    PloS one   12 ( 4 )   2017年4月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0175059

  • Three-dimensional computer graphic animations for studying social approach behaviour in medaka fish Effects of systematic manipulation of morphological and motion cues 査読 国際誌

    Tomohiro Nakayasu, Masaki Yasugi, Soma Shiraishi, Seiichi Uchida, Eiji Watanabe

    PloS one   12 ( 4 )   2017年4月

     詳細を見る

    記述言語:英語  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0175059

  • Three-Dimensional Computer Graphic Animations for Studying Social Approach Behaviour in Medaka Fish: Effects of Systematic Manipulation of Morphological and Motion Cues 査読 国際誌

    Tomohiro Nakayasu, Masaki Yasugi, Soma Shiraishi, Seiichi Uchida, Eiji Watanabe

    PLoS ONE   2017年4月

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    記述言語:英語  

  • Reading-life log as a new paradigm of utilizing character and document media 査読

    Koichi Kise, Shinichiro Omachi, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Masahiko Inami, Kai Kunze

    Human-Harmonized Information Technology   2   197 - 233   2017年4月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1007/978-4-431-56535-2_7

  • Endoplasmic-reticulum-mediated microtubule alignment governs cytoplasmic streaming 査読

    Kenji Kimura, Alexandre Mamane, Tohru Sasaki, Kohta Sato, Jun Takagi, Ritsuya Niwayama, Lars Hufnagel, Yuta Shimamoto, Jean-Francois Joanny, Seiichi Uchida, Akatsuki Kimura

    NATURE CELL BIOLOGY   19 ( 4 )   399 - +   2017年4月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1038/ncb3490

  • Deep Learning-based Prediction Method for People Flows and Their Anomalies 査読

    Takano, Shigeru, Hori, Maiya, Goto, Takayuki, Uchida, Seiichi, Kurazume, Ryo, Taniguchi, Rin-ichiro

    ICPRAM: PROCEEDINGS OF THE 6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION APPLICATIONS AND METHODS   676 - 683   2017年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.5220/0006248806760683

  • Basal filopodia and vascular mechanical stress organize fibronectin into pillars bridging the mesoderm-endoderm gap 査読

    Yuki Sato, Kei Nagatoshi, Ayumi Hamano, Yuko Imamura, David Huss, Seiichi Uchida, Rusty Lansford

    Development (Cambridge)   144 ( 2 )   281 - 291   2017年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1242/dev.141259

  • A Preselection-Based Fast Support Vector Machine Learning for Large-Scale Pattern Sets using Compressed Relative Neighborhood Graph 査読

    Masanori Goto, Ryosuke Ishida, Seiichi Uchida

    Research Reports on Information Science and Electrical Engineering of Kyushu University   22 ( 1 )   1 - 7   2017年1月

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    記述言語:英語  

  • What Does Scene Text Tell Us? 査読

    Seiichi Uchida, Yuto Shinahara

    2016 23RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR)   4047 - 4052   2016年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2016.7900267

  • A Robust Dissimilarity-based Neural Network for Temporal Pattern Recognition 査読

    Brian Kenji Iwana, Volkmar Frinken, Seiichi Uchida

    PROCEEDINGS OF 2016 15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON FRONTIERS IN HANDWRITING RECOGNITION (ICFHR)   265 - 270   2016年10月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2016.53

  • A Further Step to Perfect Accuracy by Training CNN with Larger Data 査読

    Seiichi Uchida, Shota Ide, Brian Kenji Iwana, Anna Zhu

    PROCEEDINGS OF 2016 15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON FRONTIERS IN HANDWRITING RECOGNITION (ICFHR)   405 - 410   2016年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2016.77

  • Could scene context be beneficial for scene text detection? 査読

    Anna Zhu, Renwu Gao, Seiichi Uchida

    PATTERN RECOGNITION   58   204 - 215   2016年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2016.04.011

  • Extraction and tracking living cells in medical images 査読

    O. Nedzvedz, S. Ablameyko, S. Uchida

    IDT 2016 - Proceedings of the International Conference on Information and Digital Technologies 2016   198 - 202   2016年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/DT.2016.7557173

  • Interphase adhesion geometry is transmitted to an internal regulator for spindle orientation via caveolin-1 査読

    Shigeru Matsumura, Tomoko Kojidani, Yuji Kamioka, Seiichi Uchida, Tokuko Haraguchi, Akatsuki Kimura, Fumiko Toyoshima

    NATURE COMMUNICATIONS   7   ncomms11858   2016年6月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1038/ncomms11858

  • A Comparative Evaluation of Unsupervised Anomaly Detection Algorithms for Multivariate Data 査読

    Markus Goldstein, Seiichi Uchida

    PLOS ONE   11 ( 4 )   e0152173   2016年4月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0152173

  • Globally Optimal Text Line Extraction based on K-Shortest Paths algorithm 査読

    Liuan Wang, Wei Fan, Jun Sun, Seiichi Uchida

    PROCEEDINGS OF 12TH IAPR WORKSHOP ON DOCUMENT ANALYSIS SYSTEMS, (DAS 2016)   335 - 339   2016年4月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/DAS.2016.12

  • A RhoA and Rnd3 cycle regulates actin reassembly during membrane blebbing 査読

    Kana Aoki, Fumiyo Maeda, Tomoya Nagasako, Yuki Mochizuki, Seiichi Uchida, Junichi Ikenouchi

    PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA   113 ( 13 )   E1863 - E1871   2016年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1073/pnas.1600968113

  • A Comparative Study on Outlier Removal from a Large-scale Dataset using Unsupervised Anomaly Detection 査読 国際誌

    Markus Goldstein, Seiichi Uchida

    Proceedings of The 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM2016)   263 - 269   2016年2月

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    記述言語:英語  

  • A Comparative Study on Outlier Removal from a Large-scale Dataset using Unsupervised Anomaly Detection 査読 国際誌

    Markus Goldstein, Seiichi Uchida

    Proceedings of The 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM2016)   263 - 269   2016年2月

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    記述言語:英語  

  • A Comparative Study on Outlier Removal from a Large-scale Dataset using Unsupervised Anomaly Detection 査読 国際誌

    Markus Goldstein, Seiichi Uchida

    Proceedings of The 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM2016)   263 - 269   2016年2月

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    記述言語:英語  

  • A Comparative Study on Outlier Removal from a Large-scale Dataset using Unsupervised Anomaly Detection 査読 国際誌

    Markus Goldstein, Seiichi Uchida

    Proceedings of The 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM2016)   263 - 269   2016年2月

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    記述言語:英語  

  • A Comparative Study on Outlier Removal from a Large-scale Dataset using Unsupervised Anomaly Detection 査読 国際誌

    Markus Goldstein, Seiichi Uchida

    Proceedings of The 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM2016)   263 - 269   2016年2月

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    記述言語:英語  

  • A Comparative Study on Outlier Removal from a Large-scale Dataset using Unsupervised Anomaly Detection 査読 国際誌

    Markus Goldstein, Seiichi Uchida

    Proceedings of The 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM2016)   263 - 269   2016年2月

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    記述言語:英語  

  • A new method for multi-oriented graphics-scene-3D text classification in video 査読

    Jiamin Xu, Palaiahnakote Shivakumara, Tong Lu, Chew Lim Tan, Seiichi Uchida

    PATTERN RECOGNITION   49   19 - 42   2016年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2015.07.002

  • Efficient Anchor Graph Hashing with Data-Dependent Anchor Selection 査読

    Hiroaki Takebe, Yusuke Uehara, Seiichi Uchida

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E98D ( 11 )   2030 - 2033   2015年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1587/transinf.2015EDL8060

  • Deep BLSTM Neural Networks for Unconstrained Continuous Handwritten Text Recognition 査読

    Volkmar Frinken, Seiichi Uchida

    2015 13TH IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   911 - 915   2015年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333894

  • True Color Distributions of Scene Text and Background 査読

    Renwu Gao, Shoma Eguchi, Seiichi Uchida

    2015 13TH IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   506 - 510   2015年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333813

  • Tackling Temporal Pattern Recognition by Vector Space Embedding 査読

    Brian Iwana, Seiichi Uchida, Kaspar Riesen, Volkmar Frinken

    2015 13TH IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   816 - 820   2015年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333875

  • Similarity-based Regularization for Semi-Supervised Learning for Handwritten Digit Recognition 査読

    D. Barbuzzi, G. Pirlo, S. Uchida, V. Frinken, D. Impedovo

    2015 13TH IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   101 - 105   2015年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333734

  • Preselection of Support Vector Candidates by Relative Neighborhood Graph for Large-Scale Character Recognition 査読

    Masanori Goto, Ryosuke Ishida, Seiichi Uchidat

    2015 13TH IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   306 - 310   2015年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333773

  • Learning Non-Markovian Constraints for Handwriting Recognition 査読

    Ryosuke Kakisako, Seiichi Uchida, Frinken Volkmar

    2015 13TH IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   446 - 450   2015年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333801

  • ICDAR 2015 Competition on Robust Reading 査読

    Dimosthenis Karatzas, Lluis Gomez-Bigorda, Anguelos Nicolaou, Suman Ghosh, Andrew Bagdanov, Masakazu Iwamura, Jiri Matas, Lukas Neumann, Vijay Ramaseshan Chandrasekhar, Shijian Lu, Faisal Shafait, Seiichi Uchida, Ernest Valveny

    2015 13TH IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   1156 - 1160   2015年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333942

  • Exploring the World of Fonts for Discovering the Most Standard Fonts and the Missing Fonts 査読

    Seiichi Uchida, Yuji Egashira, Kota Sato

    2015 13TH IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   441 - 445   2015年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2015.7333800

  • 付加情報の一般的な割り当て 査読

    岩村 雅一, 古谷 嘉男, 黄瀬 浩一, 大町 真一郎, 内田 誠一

    電子情報通信学会論文誌D   J93-D ( 5 )   579 - 587   2015年5月

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    記述言語:その他  

    特徴量のみでは本質的に避けることができない誤認識を回避するために, 付加情報を用いるパターン認識という枠組みが提案されている. この方式では,パターン認識を行う際に, 付加情報と呼ばれるクラスの決定を補助する少量の情報を特徴量と 同時に用いて認識性能の改善を目指す. 付加情報は自由に設定でき,通常は誤認識率が最小になるように設定する. ここで問題となるのは,誤認識率が最小になる付加情報の設定方法である. 常に正しい付加情報が得られるいう理想的な条件においては 既に問題が定式化され,付加情報の割り当て方法が導かれている. しかし,実環境での使用を考えると, 付加情報に生じる観測誤差を考慮した割り当て方法が求められる. そこで本論文では 付加情報の観測誤差を考慮に入れて,問題を新たに定式化する. これは付加情報が誤らない場合にも有効な一般的なものである. 本論文で導いた割り当て方法が有効に機能することを マハラノビス距離を用いた実験で例示する.

  • Improving Hausdorff edit distance using structural node context 査読

    Andreas Fischer, Seiichi Uchida, Volkmar Frinken, Kaspar Riesen, Horst Bunke

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   9069   148 - 157   2015年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-319-18224-7_15

  • Data Embedding into Characters 査読

    Koichi Kise, Shinichiro Omachi, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Marcus Liwicki

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E98D ( 1 )   10 - 20   2015年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1587/transinf.2014MUI0002

  • Visual Saliency Models for Text Detection in Real World 査読

    Renwu Gao, Seiichi Uchida, Asif Shahab, Faisal Shafait, Volkmar Frinken

    PLOS ONE   9 ( 12 )   e114539   2014年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0114539

  • Quantitative analysis of APP axonal transport in neurons: role of JIP1 in enhanced APP anterograde transport. 査読 国際誌

    Kyoko Chiba, Masahiko Araseki, Keisuke Nozawa, Keiko Furukori, Yoichi Araki, Takahide Matsushima, Tadashi Nakaya, Saori Hata, Yuhki Saito, Seiichi Uchida, Yasushi Okada, Angus C Nairn, Roger J Davis, Tohru Yamamoto, Masataka Kinjo, Hidenori Taru, Toshiharu Suzuki

    Molecular biology of the cell   25 ( 22 )   3569 - 80   2014年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1091/mbc.E14-06-1111

  • Comparative performance analysis of stroke correspondence search methods for stroke-order free online multi-stroke character recognition 査読

    Wenjie Cai, Seiichi Uchida, Hiroaki Sakoe

    FRONTIERS OF COMPUTER SCIENCE   8 ( 5 )   773 - 784   2014年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s11704-014-3207-6

  • A Novel HMM Decoding Algorithm Permitting Long-Term Dependencies and its Application to Handwritten Word Recognition 査読

    Volkmar Frinken, Ryosuke Kakisako, Seiichi Uchida

    2014 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)   128 - 133   2014年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2014.29

  • Constrained AdaBoost for Totally-Ordered Global Features 査読

    Ryota Ogata, Minoru Mori, Volkmar Frinken, Seiichi Uchida

    2014 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)   393 - 398   2014年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2014.72

  • Automatic Signature Stability Analysis And Verification Using Local Features 査読

    Muhammad Imran Malik, Marcus Liwicki, Andreas Dengel, Seiichi Uchida, Volkmar Frinken

    2014 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR)   621 - 626   2014年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2014.109

  • Improved BLSTM Neural Networks for Recognition of On-Line Bangla Complex Words 査読

    Volkmar Frinken, Nilanjana Bhattacharya, Seiichi Uchida, Umapada Pal

    STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION   8621   404 - 413   2014年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-662-44415-3_41

  • Improving Point of View Scene Recognition by Considering Textual Data 査読

    Volkmar Frinken, Yutaro Iwakiri, Ryosuke Ishida, Kensho Fujisaki, Seiichi Uchida

    2014 22ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR)   2966 - 2971   2014年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2014.512

  • LSTM-Based Early Recognition of Motion Patterns 査読

    Markus Weber, Marcus Liwicki, Didier Stricker, Christopher Schoelzel, Seiichi Uchida

    2014 22ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR)   3552 - 3557   2014年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2014.611

  • Selective Concealment of Characters for Privacy Protection 査読

    Kohei Inai, Marten Palsson, Volkmar Frinken, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    2014 22ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR)   333 - 338   2014年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2014.66

  • Global feature for online character recognition 査読

    Minoru Mori, Seiichi Uchida, Hitoshi Sakano

    PATTERN RECOGNITION LETTERS   35   142 - 148   2014年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patrec.2013.03.036

  • Text localization and recognition in images and video 査読

    Seiichi Uchida

    Handbook of Document Image Processing and Recognition   843 - 883   2014年1月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1007/978-0-85729-859-1_28

  • Simple and Direct Assembly of Kymographs from Movies Using KYMOMAKER 査読

    Kyoko Chiba, Yuki Shimada, Masataka Kinjo, Toshiharu Suzuki, Seiich Uchida

    TRAFFIC   15 ( 1 )   1 - 11   2014年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1111/tra.12127

  • Recovery and localization of handwritings by a camera-pen based on tracking and document image retrieval 査読

    Megumi Chikano, Koichi Kise, Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    PATTERN RECOGNITION LETTERS   35   214 - 224   2014年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patrec.2012.10.003

  • More than ink - Realization of a data-embedding pen 査読

    Marcus Liwicki, Seiichi Uchida, Akira Yoshida, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    PATTERN RECOGNITION LETTERS   35   246 - 255   2014年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patrec.2012.09.001

  • A parallel image encryption method based on compressive sensing 査読

    R. Huang, K. H. Rhee, S. Uchida

    Multimedia Tools and Applications   72 ( 1 )   71 - 93   2013年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s11042-012-1337-0

  • Stable Marriage Algorithm for Tracking Intracellular Objects 査読

    Ayumi Hamano, Kensho Fujisaki, Seiichi Uchida, Osamu Shiku

    2013 FIRST INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTING AND NETWORKING (CANDAR)   305 - 307   2013年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/CANDAR.2013.53

  • Detection and Tracking Protein Molecules in Fluorescence Microscopic Video 査読

    Kensho Fujisaki, Ayumi Hamano, Kenta Aoki, Yaokai Feng, Seiichi Uchida, Masahiko Araseki, Yuki Saito, Toshiharu Suzuki

    2013 FIRST INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTING AND NETWORKING (CANDAR)   270 - 274   2013年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/CANDAR.2013.47

  • A Voting-Based Sequential Pattern Recognition Method 査読

    Koichi Ogawara, Masahiro Fukutomi, Seiichi Uchida, Yaokai Feng

    PLOS ONE   8 ( 10 )   e76980   2013年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1371/journal.pone.0076980

  • Scene Character Detection and Recognition with Cooperative Multiple-Hypothesis Framework 査読

    Rong Huang, Palaiahnakote Shivakumara, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E96D ( 10 )   2235 - 2244   2013年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1587/transinf.E96.D.2235

  • Activity Recognition for the Mind: Toward a Cognitive "Quantified Self" 査読

    Kai Kunze, Masakazu Iwamura, Koichi Kise, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    COMPUTER   46 ( 10 )   105 - 108   2013年10月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1109/MC.2013.339

  • An Efficient Radical-Based Algorithm for Stroke-Order Free and Stroke-Number Free Online Kanji Character Recognition 査読 国際誌

    Wenjie Cai, Seiichi Uchida and Hiroaki Sakoe

    Proceedings of the 16th International Graphonomics Society Conference (IGS 2013, Nara, Japan)   82.0 - 85.0   2013年8月

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    記述言語:英語  

  • The Reading-life Log - Technologies to Recognize Texts That We Read 査読

    Takashi Kimura, Rong Huang, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    2013 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   91 - 95   2013年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2013.26

  • Scene Character Detection by an Edge-Ray Filter 査読

    Rong Huang, Palaiahnakote Shivakumara, Seiichi Uchida

    2013 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   462 - 466   2013年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2013.99

  • Part-Based Recognition of Arbitrary Fonts 査読

    Wang Song, Seiichi Uchida, Marcus Liwicki

    2013 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   170 - 174   2013年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2013.41

  • On the Possibility of Structure Learning-Based Scene Character Detector 査読

    Yugo Terada, Rong Huang, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    2013 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   472 - 476   2013年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2013.101

  • ICDAR 2013 Robust Reading Competition 査読

    Dimosthenis Karatzas, Faisal Shafait, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Lluis Gomez i Bigorda, Sergi Robles Mestre, Joan Mas, David Fernandez Mota, Jon Almazan Almazan, Lluis Pere de las Heras

    2013 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   1484 - 1493   2013年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2013.221

  • Font Distribution Observation by Network-Based Analysis 査読

    Chihiro Nakamoto, Rong Huang, Sota Koizumi, Ryosuke Ishida, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    CAMERA-BASED DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, CBDAR 2013   8357   83 - 97   2013年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-319-05167-3_7

  • Analyzing the Distribution of a Large-scale Character Pattern Set Using Relative Neighborhood Graph 査読

    Masanori Goto, Ryosuke Ishida, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    2013 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR)   3 - 7   2013年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2013.10

  • A Hierarchical Visual Saliency Model for Character Detection in Natural Scenes 査読

    Renwu Gao, Faisal Shafait, Seiichi Uchida, Yaokai Feng

    CAMERA-BASED DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, CBDAR 2013   8357   18 - 29   2013年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-319-05167-3_2

  • Saliency inside Saliency - A Hierarchical Usage of Visual Saliency for Scene Character Detection 査読 国際誌

    Renwu Gao, Faisal Shafait, Seiichi Uchida, Yaokai Feng

    Proceedings of The 12th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2013, Washington DC, USA)   2013年8月

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    記述言語:英語  

  • Part-based methods for handwritten digit recognition 査読

    Song Wang, Seiichi Uchida, Marcus Liwicki, Yaokai Feng

    FRONTIERS OF COMPUTER SCIENCE   7 ( 4 )   514 - 525   2013年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s11704-013-2297-x

  • Font Distribution Analysis by Network 査読 国際誌

    Chihiro Nakamoto, Rong Huang, Sota Koizumi, Ryosuke Ishida, Yaokai Feng and Seiichi Uchida

    Proceedings of The 12th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2013, Washington DC, USA)   2013年8月

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    記述言語:英語  

  • Exploring the Ability of Parts on Recognizing Handwriting Characters 査読 国際誌

    Takafumi Matsuo, Song Wang, Yaokai Feng and Seiichi Uchida

    Proceedings of the 16th International Graphonomics Society Conference (IGS 2013, Nara, Japan)   66.0 - 69.0   2013年8月

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    記述言語:英語  

  • Skew Estimation by Parts 査読

    Soma Shiraishi, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E96D ( 7 )   1503 - 1512   2013年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1587/transinf.E96.D.1503

  • A Proposal of Writing-Life Log and Its Implementation Using a Retrieval-Based Camera-Pen 査読

    Koichi Kise, Riki Kudo, Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    Proceedings of the 16th International Graphonomics Society Conference (IGS 2013)   86 - 89   2013年6月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    A Proposal of Writing-Life Log and Its Implementation Using a Retrieval-Based Camera-Pen

  • Image processing and recognition for biological images 査読

    Seiichi Uchida

    DEVELOPMENT GROWTH & DIFFERENTIATION   55 ( 4 )   523 - 549   2013年5月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1111/dgd.12054

  • Non-Markovian Dynamic Time Warping 査読

    Seiichi Uchida, Masahiro Fukutomi, Koichi Ogawara, Yaokai Feng

    2012 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR 2012)   2294 - 2297   2012年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  • Scene Character Detection and Recognition Based on Multiple Hypotheses Framework 査読

    Rong Huang, Shinpei Oba, Shivakumara Palaiahnakote, Seiichi Uchida

    2012 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR 2012)   717 - 720   2012年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  • Part-Based Method on Handwritten Texts 査読

    Song Wang, Seiichi Uchida, Marcus Liwicki

    2012 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR 2012)   339 - 342   2012年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  • Analytical Dynamic Programming Matching 査読

    Seiichi Uchida, Satoshi Hokahori, Yaokai Feng

    COMPUTER VISION - ECCV 2012: WORKSHOPS AND DEMONSTRATIONS, PT I   7583   92 - 101   2012年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-642-33863-2_10

  • On the Possibility of Instance-Based Stroke Recovery 査読

    Yutaro Iwakiri, Soma Shiraishi, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    13TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON FRONTIERS IN HANDWRITING RECOGNITION (ICFHR 2012)   29 - 34   2012年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2012.248

  • Dynamic Programming Matching with Global Features for Online Character Recognition 査読

    Minoru Mori, Seiichi Uchida, Hitoshi Sakano

    13TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON FRONTIERS IN HANDWRITING RECOGNITION (ICFHR 2012)   348 - 353   2012年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2012.199

  • Character Image Patterns as Big Data 査読

    Seiichi Uchida, Ryosuke Ishida, Akira Yoshida, Wenjie Cai, Yaokai Feng

    13TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON FRONTIERS IN HANDWRITING RECOGNITION (ICFHR 2012)   479 - 484   2012年9月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2012.190

  • Affine-invariant character recognition by progressive removing 査読

    Masakazu Iwamura, Akira Horimatsu, Ryo Niwa, Koichi Kise, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    ELECTRICAL ENGINEERING IN JAPAN   180 ( 2 )   55 - 63   2012年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1002/eej.22276

  • Fluorescence Sensing Film for Odor Imaging 査読 国際誌

    Y. Furusawa, M. Imanishi, S. Hirata, S. Uchida, K. Nakano, K. Hayashi

    Proceedings of the 6th Asia-Pacific Conference on Transducers and Micro/Nano Technologies   2012年7月

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    記述言語:英語  

  • Message from general chair and program chairs 査読

    Michael Blumenstein, Umapada Pal, Seiichi Uchida

    10th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2012 Proceedings - 10th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2012   xii - xiii   2012年5月

     詳細を見る

    記述言語:英語  

    DOI: 10.1109/DAS.2012.55

  • A part-based skew estimation method 査読

    Soma Shiraishi, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    Proceedings - 10th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2012   185 - 189   2012年3月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/DAS.2012.7

  • Toward part-based document image decoding 査読

    Wang Song, Seiichi Uchida, Marcus Liwicki

    Proceedings - 10th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2012   266 - 270   2012年3月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/DAS.2012.90

  • How salient is scene text? 査読

    Asif Shahab, Faisal Shafait, Andreas Dengel, Seiichi Uchida

    Proceedings - 10th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2012   317 - 321   2012年3月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/DAS.2012.42

  • How important is global structure for characters? 査読

    Minoru Mori, Seiichi Uchida, Hitoshi Sakano

    Proceedings - 10th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems, DAS 2012   255 - 260   2012年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/DAS.2012.41

  • Optical odor imaging by fluorescence probes 査読 国際誌

    Hirotaka Matsuo, Yudai Furusawa, Masashi Imanishi, Seiichi Uchida, Kenshi Hayashi

    Journal of Robotics and Mechatronics   24 ( 1 )   47 - 54   2012年2月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.20965/jrm.2012.p0047

  • Optical odor imaging by fluorescence probes 査読 国際誌

    Hirotaka Matsuo, Yudai Furusawa, Masashi Imanishi, Seiichi Uchida, Kenshi Hayashi

    Journal of Robotics and Mechatronics   24 ( 1 )   47 - 54   2012年2月

     詳細を見る

    記述言語:英語  

    DOI: 10.20965/jrm.2012.p0047

  • Optical odor imaging by fluorescence probes 査読 国際誌

    Hirotaka Matsuo, Yudai Furusawa, Masashi Imanishi, Seiichi Uchida, Kenshi Hayashi

    Journal of Robotics and Mechatronics   24 ( 1 )   47 - 54   2012年2月

     詳細を見る

    記述言語:英語  

    DOI: 10.20965/jrm.2012.p0047

  • Optical odor imaging by fluorescence probes 査読 国際誌

    Hirotaka Matsuo, Yudai Furusawa, Masashi Imanishi, Seiichi Uchida, Kenshi Hayashi

    Journal of Robotics and Mechatronics   24 ( 1 )   47 - 54   2012年2月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.20965/jrm.2012.p0047

  • Optical odor imaging by fluorescence probes 査読 国際誌

    Hirotaka Matsuo, Yudai Furusawa, Masashi Imanishi, Seiichi Uchida, Kenshi Hayashi

    Journal of Robotics and Mechatronics   24 ( 1 )   47 - 54   2012年2月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.20965/jrm.2012.p0047

  • Optical odor imaging by fluorescence probes 査読 国際誌

    Hirotaka Matsuo, Yudai Furusawa, Masashi Imanishi, Seiichi Uchida, Kenshi Hayashi

    Journal of Robotics and Mechatronics   24 ( 1 )   47 - 54   2012年2月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.20965/jrm.2012.p0047

  • Part-Based Skew Estimation for Mathematical Expressions 査読 国際誌

    Soma Shiraishi, Yaokai Feng and Seiichi Uchida

    Proceedings of The International Workshop on "Digitization and E-Inclusion in Mathematics and Science 2012 (DEIMS12, Tokyo, Japan)   2012年2月

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    記述言語:英語  

  • Optical Odor Imaging by Fluorescence Probes 査読 国際誌

    Hirotaka Matsuo, Yudai Furusawa, Masashi Imanishi, Seiichi Uchida, and Kenshi Hayashi

    Journal of Robotics and Mechatoronics   2012年1月

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    記述言語:英語  

  • Toward Forensics by Stroke Order Variation - Performance Evaluation of Stroke Correspondence Methods 査読

    Wenjie Cai, Seiichi Uchida, Hiroaki Sakoe

    4th International Workshop, IWCF 2010 Tokyo, Japan, November 11-12, 2010, Revised Selected Papers   6540   43 - +   2011年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-642-19376-7_4

  • A Generative Model for Handwritings Based on Enhanced Feature Desynchronization 査読

    Seiichi Uchida, Toru Sasaki, Feng Yaokai

    11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR 2011)   589 - 593   2011年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2011.124

  • WATCHING PATTERN DISTRIBUTION VIA MASSIVE CHARACTER RECOGNITION 招待 査読

    Seiichi Uchida, Wenjie Cai, Akira Yoshida, Yaokai Feng

    2011 IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON MACHINE LEARNING FOR SIGNAL PROCESSING (MLSP)   1 - 6   2011年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/MLSP.2011.6064640

  • Scenery Character Detection with Environmental Context 査読

    Yasuhiro Kunishige, Feng Yaokai, Seiichi Uchida

    11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR 2011)   1049 - 1053   2011年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2011.212

  • Reliable Online Stroke Recovery from Offline Data with the Data-Embedding Pen 査読

    Marcus Liwicki, Yoshida Akira, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR 2011)   1384 - 1388   2011年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2011.278

  • Look Inside the World of Parts of Handwritten Characters 査読

    Wang Song, Seiichi Uchida, Marcus Liwicki

    11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR 2011)   784 - 788   2011年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2011.161

  • Handwriting on paper as a cybermedium 査読

    Akira Yoshida, Marcus Liwichi, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   6884 ( 4 )   204 - 211   2011年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-642-23866-6_22

  • Comparative Study of Part-Based Handwritten Character Recognition Methods 査読

    Wang Song, Seiichi Uchida, Marcus Liwicki

    11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR 2011)   814 - 818   2011年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2011.167

  • A new approach for instance-based skew estimation 査読

    Soma Shiraishi, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   6884 ( 4 )   195 - 203   2011年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-642-23866-6_21

  • A Keypoint-Based Approach Toward Scenery Character Detection 査読

    Seiichi Uchida, Yuki Shigeyoshi, Yasuhiro Kunishige, Feng Yaokai

    11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR 2011)   819 - 823   2011年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2011.168

  • 段階的な枝刈りによるアフィン不変な文字認識

    岩村 雅一, 堀松 晃, 丹羽 亮, 黄瀬 浩一, 内田 誠一, 大町 真一郎

    電気学会論文誌. D, 産業応用部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. D, A publication of Industry Applications Society   131 ( 7 )   873 - 879   2011年7月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Recognizing characters in scene images suffering from perspective distortion is a challenge. Although there are some methods to overcome this difficulty, they are time-consuming. In this paper, we propose a set of affine invariant features and a new recognition scheme called "progressive removing" that can help reduce the processing time. Progressive removing gradually removes less feasible categories and skew angles by using multiple classifiers. We observed that progressive removing and the use of the affine invariant features reduced the processing time by about 60% in comparison to a trivial one without decreasing the recognition rate.

    DOI: 10.1541/ieejias.131.873

  • Object Extraction at Nano-Surface Images 査読 国際誌

    A. Nedzved, O. Nedzved, Sergey Ablameyko, Seiichi Uchida

    Proceedings of The Eleventh International Conference on Pattern Recognition and Information Processing (PRIP2011, Minsk, Belarus)   2011年5月

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    記述言語:英語  

  • RFIDを援用した映像中の人物追跡

    山田 興, 内田 誠一, 谷口 倫一郎

    電気学会論文誌. D, 産業応用部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. D, A publication of Industry Applications Society   131 ( 4 )   4 - 447   2011年4月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    This paper reports a new method for visual tracking of humans using active RFID technology. Previous studies were based on the assumption that the radio intensity from an RFID tag will be linearly proportional to the distance between the tag and the antenna or will remain unchanged; however, in reality, the intensity fluctuates significantly and changes drastically with a small change in the environment. The proposed method helps to overcome this problem by using only accurate binary information that reveals whether the target person is close to the antenna. Several experimental results have shown that the information from the RFID tag was useful for reliable tracking of humans.

    DOI: 10.1541/ieejias.131.441

  • Massive character recognition with a large ground-truthed database 査読

    Wenjie Cai, Yaokai Feng, Seiichi Uchida

    Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing   240 - 244   2011年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1145/1982185.1982241

  • Analytical Dynamic Programming Tracker 査読

    Seiichi Uchida, Ikko Fujimura, Hiroki Kawano, Yaokai Feng

    COMPUTER VISION-ACCV 2010, PT I   6492   296 - 309   2010年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-642-19315-6_23

  • Tracking and retrieval of pen tip positions for an intelligent camera pen 査読

    Kazumasa Iwata, Koichi Kise, Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    Proceedings - 12th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, ICFHR 2010   277 - 282   2010年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2010.50

  • Part-based recognition of handwritten characters 査読

    Seiichi Uchida, Marcus Liwicki

    Proceedings - 12th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, ICFHR 2010   545 - 550   2010年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2010.90

  • Embedding Meta-information in handwriting - Reed-solomon for reliable error correction 査読

    Marcus Liwicki, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Proceedings - 12th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition, ICFHR 2010   51 - 56   2010年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICFHR.2010.127

  • Automatic Construction of Gesture Network for Gesture Recognition 査読

    Akihiro Mori, Seiichi Uchida, Ryo Kurazume, Rin-ichiro Taniguchi, Tsutomu Hasegawa

    TENCON 2010: 2010 IEEE REGION 10 CONFERENCE   923 - 928   2010年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/TENCON.2010.5686549

  • Analysis of local features for handwritten character recognition 査読

    Seiichi Uchida, Marcus Liwicki

    Proceedings - International Conference on Pattern Recognition   1945 - 1948   2010年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2010.479

  • Hierarchical decomposition of handwriting deformation vector field for improving recognition accuracy 査読

    Toru Wakahara, Seiichi Uchida

    Proceedings - International Conference on Pattern Recognition   1860 - 1863   2010年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2010.459

  • Data-embedding pen

    Marcus Liwicki, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Proceedings of the 8th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems - DAS '10   2010年6月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1145/1815330.1815336

  • Expansion of queries and databases for improving the retrieval accuracy of document portions

    Koichi Kise, Megumi Chikano, Kazumasa Iwata, Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    Proceedings of the 8th IAPR International Workshop on Document Analysis Systems - DAS '10   2010年6月

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    記述言語:その他   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1145/1815330.1815370

  • Grammatical verification for mathematical formula recognition based on context-free tree grammar 査読

    Akio Fujiyoshi, Masakazu Suzuki, Seiichi Uchida

    Mathematics in Computer Science   3 ( 3 )   279 - 298   2010年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s11786-010-0023-8

  • 付加情報の一般的な割り当て 査読

    岩村雅一, 古谷嘉男, 黄瀬浩一, 大町真一郎, 内田誠一

    電子情報通信学会論文誌   2010年5月

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    記述言語:日本語  

  • 付加情報の一般的な割当(パターン認識)

    岩村 雅一, 古谷 嘉男, 黄瀬 浩一, 大町 真一郎, 内田 誠一

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   93 ( 5 )   579 - 587   2010年5月

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    記述言語:日本語  

    特徴量のみでは本質的に避けることができない誤認識を回避するために,付加情報を用いるパターン認識という枠組みが提案されている.この方式では,パターン認識を行う際に,付加情報と呼ばれるクラスの決定を補助する少量の情報を特徴量と同時に用いて認議性能の改善を目指す.付加情報は自由に設定でき,通常は誤認識率が最小になるように設定する.ここで問題となるのは,誤認識率が最小になる付加情報の設定方法である.常に正しい付加情報が得られるいう理想的な条件においては既に問題が定式化され,付加情報の割当方法が導かれている.しかし,実環境での使用を考えると,付加情報に生じる観測誤差を考慮した割当方法が求められる.そこで本論文では付加情報の観測誤差を考慮に入れて,問題を新たに定式化する.これは付加情報が誤らない場合にも有効な一般的なものである.本論文で導いた割当方法が有効に機能することをマハラノビス距離を用いた実験で例示する.

  • 相互制約付き多数決型アルゴリズムによる時系列パターン認識

    福冨 正弘, 小川原 光一, 馮 尭楷, 内田 誠一

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition)   93 ( 4 )   548 - 551   2010年4月

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    記述言語:日本語  

    本論文では,時系列パターンの認識手法として,各サンプル点(各時刻)で認識すなわちクラスラベルの決定を行い,最終的にクラスラベル数の多数決によってクラスを確定する手法を検討する.その一つの特徴として,必要に応じて複数サンプル点間に相互制約を設け,それらをできるだけ同じクラスにラベリングする点が挙げられる.これにより,クラスラベルの割当方を制御でき,自由度の高い識別が可能となる.クラスラベルの割当の組合せは総サンプル点数に対し指数関数的に増加する.そこで,グラフの最小切断アルゴリズムいわゆるグラフカットを用いることで,総サンプル点数に対して多項式時間での計算を実現する.オンライン文字データを対象とした認識実験を行い,本手法の有効性を検証した.

  • 非線形有限要素解析を模したニューラルネットワークを用いた軟性臓器ボリュームモデルの変形シミュレータ

    諸岡 健一, 陳 献, 倉爪 亮, 内田 誠一, 原 健二, 砂川 賢二, 橋爪 誠

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition)   93 ( 3 )   365 - 376   2010年3月

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    記述言語:日本語  

    本論文では,ニューラルネットワークを用いて,軟性臓器モデルの変形をシミュレートする新たな手法を提案する.提案手法は,基本的なモデルの変形(以後,変形モードと呼ぶ)の組合せに基づいて,モデルの変形を推定する.つまり,変形モードをあらかじめ非線形有限要素法で求め,臓器に加わった外力と,それに対応する変形モードの関係をニューラルネットワークで学習する.学習したニューラルネットワークは,非線形有限要素解析によりモデルの振舞いを推定することを模倣する.実験結果より,提案手法は,非線形有限要素解析とほぼ同程度の精度を保ちつつ,計算コストを大幅に削減することができた.

  • ディジタルペン(技術解説) 招待

    内田 誠一, Marcus Liwicki, 岩村 雅一, 大町 真一郎, 黄瀬 浩一

    映像情報メディア学会誌 : 映像情報メディア   64 ( 3 )   293 - 298   2010年3月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    ディジタルペンについて概観する.ディジタルペンは,スムーズな文字・図形入力機能,および迅速なポインティング機能を持った,優れたインタフェースである.種類としては,筆記対象が限定されたもの,筆記対象が任意のものに大別される.本稿では,タブレットやアノトペンなどすでに製品化されている技術について述べ,今後の課題を考察する.

    DOI: 10.3169/itej.64.293

  • AdaBoost による気道・食道自動識別

    田村 暁斗, 諸岡 健一, 倉爪 亮, 岩下 友美, 内田 誠一, 原 健二, 中西 洋一, 橋爪 誠, 長谷川 勉

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition)   92 ( 12 )   2249 - 2260   2009年12月

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    記述言語:日本語  

    気道確保法の一つである気道挿管では,通常まず喉頭鏡を使って喉頭展開を行い,声門の位置を目視により確認する.しかし実際の医療現場では,上気道閉塞など様々な要因で,声門の位置を目視により確認しづらい場合がある.この不完全な確認が原因で食道へ誤挿管した場合,気道が確保されず危険なだけでなく,無理な目視のために頸椎や歯牙損傷などの合併症を引き起こす危険性がある.安全・確実な気道挿管の実現に向けて,我々は,スタイレット先端に小型カメラを搭載した自動気管内挿管システムを開発することを自指している.本論文では,その要素機能として,カメラから取得される画像から,挿管チューブが気道あるいは食道に挿管されているかを自動的に識別する方法を提案する.本手法は,気道画像には気道周囲の輪状軟骨が特徴的に観察されることから,まずこの環状模様の記述に適した特徴量を定義し,それに基づいた気道・食道識別器をAdaBoostによって構築する.実験の結果,97.6%の高い識別率で気道・食道の判別が可能であり,提案手法の有効性が確認できた.

  • Extract Baseline Information Using Support Vector Machine 査読 国際誌

    Walaa Aly, Seiichi Uchida and Masakazu Suzuki

    Proceedings of The 9th Asian Symposium on Computer Mathematics   2009年12月

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    記述言語:英語  

  • Automatic Classification of Spatial Relationships among Mathematical Symbols Using Geometric Features 査読

    Walaa Aly, Seiichi Uchida, Masakazu Suzuki

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E92D ( 11 )   2235 - 2243   2009年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1587/transinf.E92.D.2235

  • 大局的最適化に基づくトラッキング : DPトラッキング(追跡・位置合わせ,第12回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)

    藤村 一行, 内田 誠一

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   92 ( 8 )   1279 - 1288   2009年8月

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    記述言語:日本語  

    映像中の物体のトラッキングは,その物体のフレーム間の移動量の最適推定問題として定式化される.本論文では,その大局的最適解を得るために,動的計画法(DP)を用いたトラッキング手法を提案する.従来,幅優先探索の一種として扱われていたDP最適化では,画像のサイズやパラメータの増加により,探索幅が非常に大きくなり計算量が増加するという問題がある.これに対し本論文ではDPの解析的解法をトラッキング問題に適用する.これは,最適化の評価に用いられる局所的な誤差関数を二次関数近似することで,DPによる最適化過程に微分による最適化を導入した手法である.幅優先探索なしに解析的にかつ高速に最適解を得ることができ,トラッキング問題には特に有効といえる.本論文では,本手法の定式化と実験結果を示す.

  • Document-Level Positioning of a Pen Tip by Retrieval of Image Fragments 査読

    Koichi Kise, Kazumasa Iwata, Tomohiro Nakai, Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    Proceedings of the Third International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition (CBDAR 2009)   61 - 68   2009年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    Document-Level Positioning of a Pen Tip by Retrieval of Image Fragments

  • Syntactic detection and correction of misrecognitions in mathematical OCR 査読

    Akio Fujiyoshi, Masakazu Suzuki, Seiichi Uchida

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   1360 - 1364   2009年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2009.150

  • Stochastic model of stroke order variation 査読

    Yoshinori Katayama, Seiichi Uchida, Hiroaki Sakoe

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   803 - 807   2009年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2009.146

  • Statistical classification of spatial relationships among mathematical symbols 査読

    Walaa Aly, Seiichi Uchida, Akio Fujiyoshi, Masakazu Suzuki

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   1350 - 1354   2009年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2009.90

  • Hierarchical decomposition of handwriting deformation vector field using 2D warping and global/local affine transformation 査読

    Toru Wakahara, Seiichi Uchida

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   1141 - 1145   2009年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2009.33

  • Conspicuous character patterns 査読

    Seiichi Uchida, Ryoji Hattori, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   16 - 20   2009年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2009.196

  • Capturing digital ink as retrieving fragments of document images 査読

    Kazumasa Iwata, Koichi Kise, Tomohiro Nakai, Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   1236 - 1240   2009年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2009.192

  • Selecting and Evaluating Conspicuous Character Patterns 査読

    Seiichi Uchida, Ryoji Hattori, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Proceedings of the Third International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition (CBDAR 2009)   111 - 118   2009年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    Selecting and Evaluating Conspicuous Character Patterns

  • On a Possibility of Pen-Tip Camera for the Reconstruction of Handwritings 査読

    Seiichi Uchida, Katsuhiro Itou, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Proceedings of the Third International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition (CBDAR 2009)   119 - 126   2009年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    On a Possibility of Pen-Tip Camera for the Reconstruction of Handwritings

  • 自己発信情報の組み込みによる移動体の分離追跡

    〆野 敦稔, 内田 誠一, 倉爪 亮, 谷口 倫一郎, 長谷川 勉

    電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society   129 ( 5 )   977 - 984   2009年5月

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    記述言語:日本語  

    Tracking of a moving robot in surveillance video is an important task for coexistence of human beings with robots. An essential technology to manage coexistence environment of human beings and moving robots is separation and tracking of moving robots. For this task, the moving robot should be separated from other moving objects, i.e., human beings. We assume that the robot provides its additional motion information to the surveillance system to ease the task. The robot can be tracked from the other objects as a moving region being consistent with the additional motion information. For this purpose, we modify a tracking algorithm based on particle filter in order to incorporate the additional motion information. The results of an experiment on real surveillance video sequences have indicated that the proposed framework can separate and track a moving robot under the existence of several walking persons.

    DOI: 10.1541/ieejeiss.129.977

  • Layout-free dewarplng of planar document images 査読

    Masakazu Iwamura, Ryo Niwa, Akira Horimatsu, Koichi Kise, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering   7247   1 - 10   2009年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1117/12.806122

  • Identifying subscripts and superscripts in mathematical documents 査読

    Walaa Aly, Seiichi Uchida, Masakazu Suzuki

    Mathematics in Computer Science   2 ( 2 )   195 - 209   2008年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s11786-008-0051-9

  • Early Recognition of Sequential Patterns by Classifier Combination 査読

    Seiichi Uchida, Kazuma Amamoto

    19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOLS 1-6   3011 - 3014   2008年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2008.4761137

  • A New HMM for On-Line Character Recognition Using Pen-Direction and Pen-Coordinate Features 査読

    Yoshinori Katayama, Seiichi Uchida, Hiroaki Sakoe

    19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOLS 1-6   781 - 784   2008年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2008.4761449

  • Fast Image Mosaicing Based on Histograms 査読

    Akihiro Mori, Seiichi Uchida

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E91D ( 11 )   2701 - 2708   2008年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1093/ietisy/e91-d.11.2701

  • データ埋め込みペンに関する基礎的検討

    田中 一弘, 内田 誠一, 岩村 雅一, 大町 真一郎, 黄瀬 浩一

    ヒューマンインタフェース学会論文誌   10 ( 4 )   559 - 567   2008年11月

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    記述言語:日本語  

  • Information Embedment with Cross Ratio of Areas for Accurate Camera-Based Character Recognition 査読

    Shinichiro Omachi, Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida, Koichi Kise

    Proceedings of the Third Korea-Japan Joint Workshop on Pattern Recognition (KJPR 2008)   111 - 112   2008年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    Information Embedment with Cross Ratio of Areas for Accurate Camera-Based Character Recognition

  • A Large-Scale Analysis of Mathematical Expressions for an Accurate Understanding of Their Structure 査読

    Walaa Aly, Seiichi Uchida, Masakazu Suzuki

    PROCEEDINGS OF THE 8TH IAPR INTERNATIONAL WORKSHOP ON DOCUMENT ANALYSIS SYSTEMS   549 - 556   2008年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/DAS.2008.53

  • Skew Estimation by Instances 査読

    Seiichi Uchida, Megumi Sakai, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    PROCEEDINGS OF THE 8TH IAPR INTERNATIONAL WORKSHOP ON DOCUMENT ANALYSIS SYSTEMS   201 - 208   2008年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/DAS.2008.22

  • Real-Time Nonlinear FEM with Neural Network for Simulating Soft Organ Model Deformation 査読

    Ken'ichi Morooka, Xin Chen, Ryo Kurazume, Seiichi Uchida, Kenji Hara, Yumi Iwashita, Makoto Hashizume

    MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER-ASSISTED INTERVENTION - MICCAI 2008, PT II, PROCEEDINGS   5242 ( Pt 2 )   742 - 749   2008年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-540-85990-1_89

  • Affine Invariant Recognition of Characters by Progressive Pruning 査読

    Akira Horimatsu, Ryo Niwa, Masakazu Iwamura, Koichi Kise, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    PROCEEDINGS OF THE 8TH IAPR INTERNATIONAL WORKSHOP ON DOCUMENT ANALYSIS SYSTEMS   237 - +   2008年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/DAS.2008.88

  • Feature Desynchronization in Online Character Recognition 査読 国際誌

    Seiichi Uchida, Kazuya Niyagawa, Hiroaki Sakoe

    Proceedings of the 11th International Conference on Frontiers of Handwriting Recognition   2008年8月

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    記述言語:英語  

  • 座標特徴と方向特徴の選択的利用に基づくオンライン文字認識HMM(画像認識,コンピュータビジョン)

    片山 喜規, 内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   91 ( 8 )   2112 - 2120   2008年8月

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    記述言語:日本語  

    本論文では,高精度なオンライン文字認識のために,方向特徴並びに座標特徴を適切に使い分け可能な隠れマルコフモデル(HMM)を提案する.両特徴はいずれもオンライン文字認識の基本的な特徴量でありながら,全く異なった性質を示す.すなわち,線分内で方向特徴が定常的なのに対し,座標特徴は常に非定常である.したがって,HMMの枠組みにおいて両特徴を同等に扱うのは問題が多い.実際従来法では,座標特徴を用いずに方向特徴だけが用いられることが多かった.本論文で提案するHMMでは,方向特徴を状態内自己遷移における出力シンボルとして使用し,座標特徴を状態間遷移における出力シンボルとして使用する.このようにすることで,線分方向が一定した定常的な部分においては方向特微が,線分の方向が変化する過渡的な部分においては座標特徴が評価されることになる.このように特徴を使い分けることで,従来法に比べ認識精度を大幅に向上できることを,多画文字(漢字)の筆順フリー認識実験並びにその詳細な考察を通して示す.

  • Mathematical symbol recognition with support vector machines 査読

    Christopher Malon, Seiichi Uchida, Masakazu Suzuki

    PATTERN RECOGNITION LETTERS   29 ( 9 )   1326 - 1332   2008年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patrec.2008.02.005

  • Verification of mathematical formulae based on a combination of context-free grammar and tree grammar 査読

    Akio Fujiyoshi, Masakazu Suzuki, Seiichi Uchida

    INTELLIGENT COMPUTER MATHEMATICS, PROCEEDINGS   5144   415 - +   2008年7月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-540-85110-3_35

  • 筆順変動を表現するHMMとそのオンライン文字認識への応用(画像認識,コンピュータビジョン)

    片山 喜規, 内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   91 ( 5 )   1434 - 1441   2008年5月

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    記述言語:日本語  

    本論文では,筆順フリーなオンライン文字認識の高精度化を目指し,(i)筆順変動の統計的モデルの構築,及び(ii)その認識における利用,の2点について検討する.一般に筆順フリー化には不自然な画対応の許容による誤認識の問題があるが,提案する筆順変動モデルを用いることでそれらを抑制できる.この筆順変動モデルは,筆順フリー認識のためのグラフモデル(キューブグラフ)の確率的拡張として定式化され,結果的に文字形状に関するゆう度と筆順のゆう度を同時に扱うことが可能な隠れマルコフモデル(HMM)の一種となる.公開されているオンライン文字データベース"HANDS-kuchibue.d-97-06-10"を用いた認識実験により,筆順変動モデル導入の有効性及び妥当性を明らかにした.

  • Fast 3D reconstruction of human shape and motion tracking by Parallel Fast Level Set Method 査読

    Yumi Iwashita, Ryo Kurazume, Kenji Hara, Seiichi Uchida, Ken'ichi Morooka, Tsutomu Hasegawa

    2008 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTICS AND AUTOMATION, VOLS 1-9   980 - +   2008年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ROBOT.2008.4543332

  • 逆投影と幾何拘束を用いた2D/3D位置合せ

    椛島 佑樹, 原 健二, 倉爪 亮, 岩下 友美, 諸岡 健一, 内田 誠一, 長谷川 勉

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition)   91 ( 5 )   1380 - 1392   2008年5月

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    記述言語:日本語  

    レンジセンサにより取得した幾何モデルにカラーセンサで撮影したテクスチャ画像を貼り付けて表示するテクスチャマッピングを容易に実現するには,テクスチャ画像と幾何モデルのみからカラー・レンジセンサ間の相対位置関係を知ることが望ましい.本論文では,幾何拘束に基づく大域的手法とエッジの対応付けに基づく局所的手法の組合せにより,センサ間の相対位置・姿勢を初期値の変動にロバストにかつ高精度に推定し,テクスチャ画像と幾何モデルの位置合せを実現する手法を提案する.本手法はまず,テクスチャ画像から稜線と平面領域を抽出する.次に,この稜線と平面領域を幾何モデルに逆投影し,対象における幾何拘束条件を推定しつつ,この拘束条件のもとでセンサ間の相対位置・姿勢の初期推定値を求める.最後に,テクスチャ画像と幾何モデルの各エッジ間の対応付けに基づき,センサ間の相対位置・姿勢を決定する.実験では,エッジ間の対応付けに基づく従来手法と比較して,位置合せの成功率が41%から75%に向上した.

  • Mosaicing-by-recognition for video-based text recognition 査読

    Seiichi Uchida, Hiromitsu Miyazaki, Hiroaki Sakoe

    PATTERN RECOGNITION   41 ( 4 )   1230 - 1240   2008年4月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.patcog.2007.08.005

  • Elastic matching techniques for handwritten character recognition 査読

    Seiichi Uchida

    Pattern Recognition Technologies and Applications: Recent Advances   17 - 38   2008年4月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.4018/978-1-59904-807-9.ch002

  • Comparative study of path nomalizations for path prediction 査読 国際誌

    Yuji Shinomura, Tomotaka Harano, Toru Tamaki, Toshiyuki Amano, Kazufumi Kaneda, Seiichi Uchida

    Proceedings of 14th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision   2008年1月

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    記述言語:英語  

  • 事例に基づく文書画像の回転角推定(研究速報)

    内田 誠一, 酒井 恵, 岩村 雅一, 大町 真一郎, 黄瀬 浩一

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   91 ( 1 )   136 - 138   2008年1月

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    記述言語:日本語  

    各文字の回転変形に対する変量と不変量を事例として学習しておき,それらを利用することで文書画像の回転角を推定する方法を提案する.本手法は,文字単位で回転角を効率的に推定するため,文字列が直線的かつ平行にレイアウトされているという仮定が不要であり,したがって様々なレイアウトの文書に利用可能である.

  • 実環境文字認識のための面積比による付加情報埋込(画像認識,コンピュータビジョン)

    大町 真一郎, 岩村 雅一, 内田 誠一, 黄瀬 浩一

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   90 ( 12 )   3246 - 3256   2007年12月

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    記述言語:日本語  

    ディジタルカメラを入力デバイスとして実環境中の文字を高精度に認識するために,文字画像と同時に認識補助のための付加情報を提示する方法が検討されている.付加情報は,人間にとって自然な形で提示されること,及び,幾何学的変形に対してロバストに抽出できることが要求される.本論文では,これらの要求を満たす手法として,面積比を利用した付加情報提示手法を提案する.すなわち,文字パターンを2色で印字することを前提とし,それぞれの色の領域の面積比を特定の値とするようにデザインする.具体的には,文字に影を付加したり輪郭線を別の色とする.これらは文字パターンのデザインとして既に行われており,提案手法はその線幅や面積を変えるにすぎない.したがって,提案手法は様々な用途に広く応用することが可能である.面積比はアフィン変換に不変であり,アフィン変換を受けた環境においても誤りなく抽出されることが期待される.実際に付加情報を埋め込んだ文字パターンを作成し,ディジタルカメラで撮影された画像中の文字パターンから付加情報を抽出する実験を行い,提案手法の有効性を確認する.また,付加情報を用いて文字を認識する実験を行い,認識精度が向上することを確認する.

  • Logical DP matching for detecting similar subsequence 査読

    Uchida, Seiichi, Mori, Akihiro, Kurazume, Ryo, Taniguchi, Rin-ichiro, Hasegawa, Tsutomu

    COMPUTER VISION - ACCV 2007, PT I, PROCEEDINGS   4843   628 - +   2007年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1007/978-3-540-76386-4_59

  • Recognition of Engineering Drawing Entities: Review of Approaches. 査読

    Sergey Ablameyko, Seiichi Uchida

    Int. J. Image Graphics   7 ( 4 )   709 - 733   2007年10月

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    記述言語:その他  

    Recognition of Engineering Drawing Entities: Review of Approaches.

    DOI: 10.1142/S0219467807002878

  • Color quantization for scene change detection 査読 国際誌

    Ryoji Hattori, Seiichi Uchida

    Proceedings of The First International Symposium on Information and Computer Elements   2007年9月

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    記述言語:英語  

  • Predictive DP matching for on-line character recognition 査読

    Daiki Baba, Seiichi Uchida, Hiroaki Sakoe

    ICDAR 2007: NINTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS I AND II, PROCEEDINGS   674 - 678   2007年9月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2007.4377000

  • Non-uniform slant correction for handwritten text line recognition 査読

    Roman Bertolami, Seiichi Uchida, Matthias Zimmermann, Horst Bunke

    ICDAR 2007: NINTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS I AND II, PROCEEDINGS   18 - +   2007年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2007.4378668

  • Image pixel force fields and their application for color map vectorisation 査読

    V. Bucha, S. Uchida, S. Ablameyko

    ICDAR 2007: NINTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS I AND II, PROCEEDINGS   1228 - +   2007年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2007.4377111

  • Extraction of embedded class information from universal character pattern 査読

    Seiichi Uchida, Megumi Sakai, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi

    ICDAR 2007: NINTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS I AND II, PROCEEDINGS   437 - +   2007年9月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2007.4378747

  • Separation and tracking of moving object using rough motion information from the object 査読 国際誌

    Atsutoshi Shimeno, Seiichi Uchida, Ryo Kurazume, Rin-ichiro Taniguchi, Tsutomu Hasegawa

    Proceedings of The First International Symposium on Information and Computer Elements   2007年9月

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    記述言語:英語  

  • Rectifying Perspective Distortion into Affine Distortion Using Variants and Invariants 査読

    Masakazu Iwamura, Ryo Niwa, Koichi Kise, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi

    Proceedings of the Second International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition 2007 (CBDAR 2007)   138 - 145   2007年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    Rectifying Perspective Distortion into Affine Distortion Using Variants and Invariants

  • Real time estimation of deforming organs by neural network for endoscopic surgery simulator 査読 国際誌

    Ken'ichi Morooka, Hiroshi Masuda, Ryo Kurazume, Xian Chen, Seiichi Uchida, Kenji Hara, Makoto Hashizume

    Proceedings of The First International Symposium on Information and Computer Elements   2007年9月

     詳細を見る

    記述言語:英語  

  • Instance-Based Skew Estimation of Document Images by a Combination of Variant and Invariant 査読

    Seiichi Uchida, Megumi Sakai, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Proceedings of the Second International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition 2007 (CBDAR 2007)   53 - 60   2007年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    Instance-Based Skew Estimation of Document Images by a Combination of Variant and Invariant

  • オートマトン制御付き最適セグメンテーション法とその実環境文字認識への応用(画像処理,<特集>画像の認識・理解論文)

    内田 誠一, 酒井 恵, 岩村 雅一, 大町 真一郎, 黄瀬 浩一

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   90 ( 8 )   1966 - 1976   2007年8月

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    記述言語:日本語  

    本論文では,動的計画法(DP)と有限状態オートマトン(FSA)の組合せに基づいた,一次元信号の最適セグメンテーション手法を提案する.具体的には,信号の性質(例えば信号の値が高い区間と低い区間が交互に繰り返すと言った性質)をFSA表現した上で制約条件としてセグメンテーション問題に組み込み,その制約下での大局的最適セグメンテーションをDPにより効率的に求める.FSAの導入により,信号の性質と一致しないセグメンテーション結果は排除され,精度の向上が見込める.更に,FSA状態と各区間の対応結果によって各区間の意味付けも可能となる.本論文では本手法の詳細を述べるとともに,更にある種の実環境文字画像認識タスクに適用することでその有効性を評価する.

  • 論理判定型DPマッチングによる類似区間検出

    森 明慧, 内田 誠一, 倉爪 亮, 谷口 倫一郎, 長谷川 勉, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition)   90 ( 8 )   2147 - 2156   2007年8月

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    記述言語:日本語  

    本論文では,論理判定型DPマッチングによる類似区間検出手法について提案する.論理判定型DPマッチングとは,サポートと呼ばれる論理関数を基準として用いて二つのパターン間の非線形マッチングを行うアルゴリズムである.本手法の特徴は,パターン間に複数存在する類似区間の始端及び終端をマッチングの過程で最適に決定していく点にある.また,本手法の有効性を評価するための一応用として,ジェスチャの基本動作抽出についても検討する.実験の結果,本手法の基本的な性能を示すことができた.

  • 解析的DPマッチング 査読

    内田誠一, 迫江博昭

    電子情報通信学会論文誌   675 - 679   2007年8月

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    記述言語:日本語  

  • 解析的DPマッチング(パターン認識と理解,<特集>画像の認識・理解論文)

    内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   90 ( 8 )   2137 - 2146   2007年8月

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    記述言語:日本語  

    パターン認識・画像処理において多用される弾性マッチング手法に動的計画法によるマッチング,いわゆるDPマッチングがある.DPマッチングは離散化された最適化問題の幅優先探索に基づく解法であり,したがって探索の幅が非常に大きくなる問題に対しては適用困難であった.この問題を解決すべく本論文では解析的DPマッチングを提案する.本手法では,マッチングの評価に用いられる局所的な誤差関数を二次関数近似することで,幅優先探索なしに解析的に近似解(二次関数近似された問題の厳密解)を与えることができる.本論文では一次元パターンに対するマッチングアルゴリズムを導出し,更に実際の問題に適用し得ることをオンライン文字データを用いて実験的に検証する.

  • 並列 Fast Level Set Method による移動体の高速な三次元形状復元

    岩下 友美, 倉爪 亮, 原 健二, 内田 誠一, 諸岡 健一, 長谷川 勉

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition)   90 ( 8 )   1888 - 1899   2007年8月

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    記述言語:日本語  

    多数台のカメラによりシーン内に存在する対象物体の全周の幾何情報及び光学情報を取得し,任意視点からの画像を生成する手法として,視体積交差法と多視点ステレオ法が提案されている.しかしこれらの手法は単一物体あるいはオクルージョンの生じない複数物体を対象とした手法であり,シーン内に複数物体が存在し物体間に相互オクルージョンが生じる場合,それぞれの物体形状を同時に復元することは困難であった.この問題に対し,我々はこれまでに高速な境界追跡手法であるFast Level Set Methodを複数ステレオ距離画像に適用し,複数対象物体の三次元形状をオクルージョンに頑強に復元するシステムを構築している.本論文では,これまでに構築したシステムを8台の計算機からなるPCクラスタへ実装し,Fast Level Set Method処理の並列計算により,より高速な三次元形状の復元を実現する.また対象物体が移動する場合,その移動方向を予測し,移動体を処理する計算機の計算負荷を低減することで,移動体の正確な三次元形状を遅れなく復元する手法を提案する.更に,舞踊の測定実験により,対象が高速に移動しても,従来システムと比較してより正確な三次元形状の復元が可能であることを示す.

  • Databases of mathematical documents 査読 国際誌

    Masakazu Suzuki, Christopher Malon, Seiichi Uchida

    Research Reports on Information Science and Electrical Engineering of Kyushu University   12 ( 1 )   302 - 306   2007年4月

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    記述言語:英語  

  • Databases of mathematical documents 査読 国際誌

    Masakazu Suzuki, Christopher Malon, Seiichi Uchida

    Research Reports on Information Science and Electrical Engineering of Kyushu University   12 ( 1 )   302 - 306   2007年4月

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    記述言語:英語  

  • Databases of mathematical documents 査読 国際誌

    Masakazu Suzuki, Christopher Malon, Seiichi Uchida

    Research Reports on Information Science and Electrical Engineering of Kyushu University   12 ( 1 )   302 - 306   2007年4月

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    記述言語:英語  

  • Databases of mathematical documents 査読 国際誌

    Masakazu Suzuki, Christopher Malon, Seiichi Uchida

    Research Reports on Information Science and Electrical Engineering of Kyushu University   12 ( 1 )   302 - 306   2007年4月

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    記述言語:英語  

  • Databases of mathematical documents 査読 国際誌

    Masakazu Suzuki, Christopher Malon, Seiichi Uchida

    Research Reports on Information Science and Electrical Engineering of Kyushu University   12 ( 1 )   302 - 306   2007年4月

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    記述言語:英語  

  • Databases of mathematical documents 査読 国際誌

    Masakazu Suzuki, Christopher Malon, Seiichi Uchida

    Research Reports on Information Science and Electrical Engineering of Kyushu University   12 ( 1 )   302 - 306   2007年4月

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    記述言語:英語  

  • 付加情報を用いるパターン認識(パターン認識)

    岩村 雅一, 内田 誠一, 大町 真一郎, 黄瀬 浩一

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   90 ( 2 )   460 - 470   2007年2月

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    記述言語:日本語  

    本論文ではパターンが属するクラスの情報(付加情報)をパターンと同時に識別器に入力し,パターンと付加情報から矛盾のない答を導くことで誤認識を防ぐ方式を検討する.この方式では付加情報の情報量が増えれば増えるほど認識率は100%に近づく.そのため,従来のパターン認識のように,いかに認識性能を向上させるかではなく,ある認識率を達成するために必要な付加情報の情報量をいかに小さくできるかが課題となる.本論文では付加情報の割当方と認識性能の関係を導き,実験によりデモンストレーションする.

  • 付加情報を用いるパターン認識 査読

    岩村雅一, 内田誠一, 大町真一郎, 黄瀬浩一

    電子情報通信学会論文誌   26 - 30   2007年1月

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    記述言語:日本語  

  • 実体を伴うプロアクティブヒューマンインタフェースのためのジェスチャの早期認識・予測に関する検討

    森 明慧, 内田 誠一, 倉爪 亮, 谷口 倫一郎, 長谷川 勉, 迫江 博昭

    日本ロボット学会誌 = Journal of Robotics Society of Japan   24 ( 8 )   954 - 963   2006年11月

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    記述言語:日本語  

    This paper concerns three topics for realizing embodied&ldquo;proactive&rdquo;human interface, where a humanoid is used as an interface capable of making some reaction against to user's gesture input in advance to the termination of the gesture. The first topic is early recognition of gestures: the recognition result of a gesture is provided at the beginning part of the gesture. The second topic is motion prediction: the subsequent posture of the person who makes a gesture is predicted by using the result of early recognition. The third topic is a network model constructed for improving the performance of early recognition and motion prediction. The effectiveness of these methods was shown by experimental results.

    DOI: 10.7210/jrsj.24.954

  • A Data-Embedding Pen 査読

    Seiichi Uchida, Kazuhiro Tanaka, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Proceedings of the 10th International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition (IWFHR-10)   2006年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    A Data-Embedding Pen

  • Construction of symbolic representation from human motion information 査読

    Yutaka Araki, Daisaku Arita, Rin-ichiro Taniguchi, Seiichi Uchida, Ryo Kurazume, Tsutomu Hasegawa

    KNOWLEDGE-BASED INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, PT 2, PROCEEDINGS   4252   212 - 219   2006年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/11893004_27

  • ディジタルカメラによる文字・文書の認識・理解

    黄瀬 浩一, 大町 真一郎, 内田 誠一, 岩村 雅一

    電子情報通信学会誌   89 ( 9 )   836 - 841   2006年9月

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    記述言語:日本語  

    ディジタルスチルカメラやビデオカメラの普及と発展に伴って,撮影した画像内の文字・文書を情報処理に利用したいという要求が高まっている.本稿では,このようなカメラを用いた文字・文書の認識・理解を通して,我々は何を得ることができるのか,また実現には何が問題であり,現在どのような取組みがなされているのかについて解説する.加えて,残された研究課題について触れるとともに,エーザインタフェースへの適用の視点から筆者らが進めている新しい試みについても紹介する.

  • Affine invariant information embedment for accurate camera-based character recognition 査読

    Shinichiro Omachi, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Koichi Kise

    18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 2, PROCEEDINGS   1098 - +   2006年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2006.229

  • Support vector machines for mathematical symbol recognition 査読

    Christopher Malon, Seiichi Uchida, Masakazu Suzuki

    STRUCTURAL, SYNTACTIC, AND STATISTICAL PATTERN RECOGNITION, PROCEEDINGS   4109   136 - 144   2006年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/11815921_14

  • OCR fonts revisited for camera-based character recognition 査読

    Seiichi Uchida, Masakazu Wamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 2, PROCEEDINGS   1134 - +   2006年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2006.891

  • Interactive road extraction with pixel force fields 査読

    V. Bucha, S. Uchida, S. Ablameyko

    18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 4, PROCEEDINGS   829 - +   2006年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2006.720

  • Gray-scale thinning by using a pseudo-distance map 査読

    A. Nedzved, S. Uchida, S. Ablameyko

    18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 2, PROCEEDINGS   239 - +   2006年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2006.618

  • Embodied Proactive Human Interface "PICO-2" 査読

    Ryo Kurazume, Hiroaki Omasa, Seiichi Uchida, Rinichiro Taniguchi, Tsutornu Hasegawa

    18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 2, PROCEEDINGS   1233 - +   2006年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2006.488

  • Early recognition and prediction of gestures 査読

    Akihiro Mori, Seiichi Uchida, Ryo Kurazume

    18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 3, PROCEEDINGS   560 - +   2006年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2006.467

  • An efficient radical-based algorithm for stroke-order-free online Kanji character recognition 査読

    Wenjie Cai, Seiichi Uchida, Hiroaki Sakoe

    18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 2, PROCEEDINGS   986 - +   2006年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2006.241

  • カメラによる文字認識のためのカテゴリー情報の埋込に関する検討(画像認識,コンピュータビジョン)

    内田 誠一, 岩村 雅一, 大町 真一郎, 黄瀬 浩一

    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム   89 ( 2 )   344 - 352   2006年2月

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    記述言語:日本語  

    本研究は,バーコードと同程度の精度で三次元実環境中の文字パターンを認識することを目標としている.実環境中の文字パターンは,撮影状況により様々なひずみ,例えば射影変換ひずみを受ける.このため,通常の文字認識手法の延長線上でこの目標を達成しようとしても,相当の困難が予想される.そこで本論文では,文字そのものに機械可読性を補強するような情報を埋め込む方式を検討する.具体的には,文字画像に対し,しま模様状のパターンを埋め込む.このパターンを構成する各しまの幅から計算される複比は,文字パターンがどのように射影変換ひずみを受けてたとしても常に一定値となる.したがって,カテゴリーと複比の値をあらかじめ対応づけておけば,抽出された複比を識別の手掛りとして認識時に利用できる.シミュレーション実験の結果,複比と文字形状情報を併用することで,射影変換ひずみを受けても非常に高い認識精度が得られることが分かった.

  • Structural analysis of mathematical formulae with verification based on formula description grammar 査読

    S Toyota, S Uchida, M Suzuki

    DOCUMENT ANALYSIS SYSTEMS VII, PROCEEDINGS   3872   153 - 163   2006年2月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/11669487_14

  • カメラによる文字認識のためのカテゴリ情報の埋め込みに関する検討 査読

    内田誠一, 岩村雅一, 大町真一郎, 黄瀬浩一

    電子情報通信学会論文誌   E87D ( 5 )   1247 - 1253   2006年2月

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    記述言語:日本語  

  • Design and recognition of human-readable and machine-readable patterns 査読

    Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    1st Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR2005)   2005年9月

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    記述言語:その他  

    Design and recognition of human-readable and machine-readable patterns
    In this paper, design and recognition of human-readable and machine-readable patterns are investigated. Specifically speaking, we design character images printed with a horizontal stripe pattern, called a cross ratio pattern. The cross ratio derived from the cross ratio pattern represents the class information of the character. Since the cross ratio is invariant to projective distortion, the class information is extracted correctly regardless of camera angle. The character image itself is human-readable and therefore the character image with the cross ratio pattern is not only humanreadable and but also machine-readable and can be used as a medium for human-machine communication.

  • Quantitative analysis of mathematical documents 査読

    Seiichi Uchida, Akihiro Nomura, Masakazu Suzuki

    International Journal on Document Analysis and Recognition   7 ( 4 )   211 - 218   2005年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s10032-005-0142-y

  • A survey of elastic matching techniques for handwritten character recognition 査読

    S Uchida, H Sakoe

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E88D ( 8 )   1781 - 1790   2005年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1093/ietisy/e88-d.8.1781

  • Mosaicing-by-recognition for recognizing texts captured in multiple video frames 査読 国際誌

    Seiichi Uchida, Hiromitsu Miyazaki, and Hiroaki Sakoe

    First International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition 2005 (CBDAR 2005, Seoul, Korea)   3 - 9   2005年8月

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    記述言語:英語  

  • Online character recognition based on elastic matching and quadratic discrimination 査読

    H Mitoma, S Uchida, H Sakoe

    EIGHTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS 1 AND 2, PROCEEDINGS   36 - 40   2005年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2005.178

  • Mosaicing-by-recognition: a technique for video-based text recognition 査読

    H Miyazaki, S Uchida, H Sakoe

    EIGHTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS 1 AND 2, PROCEEDINGS   904 - 908   2005年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2005.161

  • Mosaicing-by-recognition for recognizing texts captured in multiple video frames 査読 国際誌

    Seiichi Uchida, Hiromitsu Miyazaki, and Hiroaki Sakoe

    First International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition 2005 (CBDAR 2005, Seoul, Korea)   3 - 9   2005年8月

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    記述言語:英語  

  • Dewarping of document image by global optimization 査読

    H Ezaki, S Uchida, A Asano, H Sakoe

    EIGHTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS 1 AND 2, PROCEEDINGS   302 - 306   2005年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2005.87

  • An HMM implementation for on-line handwriting recognition based on pen-coordinate feature and pen-direction feature 査読

    D Okumura, S Uchida, H Sakoe

    Eighth International Conference on Document Analysis and Recognition, Vols 1 and 2, Proceedings   26 - 30   2005年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2005.50

  • A ground-truthed mathematical character and symbol image database 査読

    M Suzuki, S Uchida, A Nomura

    Eighth International Conference on Document Analysis and Recognition, Vols 1 and 2, Proceedings   675 - 679   2005年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2005.14

  • Mosaicing-by-recognition for recognizing texts captured in multiple video frames 査読 国際誌

    Seiichi Uchida, Hiromitsu Miyazaki, and Hiroaki Sakoe

    First International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition 2005 (CBDAR 2005, Seoul, Korea)   3 - 9   2005年8月

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    記述言語:英語  

  • Mosaicing-by-recognition for recognizing texts captured in multiple video frames 査読 国際誌

    Seiichi Uchida, Hiromitsu Miyazaki, and Hiroaki Sakoe

    First International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition 2005 (CBDAR 2005, Seoul, Korea)   3 - 9   2005年8月

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    記述言語:英語  

  • Mosaicing-by-recognition for recognizing texts captured in multiple video frames 査読 国際誌

    Seiichi Uchida, Hiromitsu Miyazaki, and Hiroaki Sakoe

    First International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition 2005 (CBDAR 2005, Seoul, Korea)   3 - 9   2005年8月

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    記述言語:英語  

  • Recognition with Supplementary Information -How Many Bits Are Lacking for 100% Recognition?- 査読

    Masakazu Iwamura, Seiichi Uchida, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Proceedings of the First International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition (CBDAR2005)   68 - 75   2005年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    Recognition with Supplementary Information -How Many Bits Are Lacking for 100% Recognition?-

  • Mosaicing-by-recognition for recognizing texts captured in multiple video frames 査読 国際誌

    Seiichi Uchida, Hiromitsu Miyazaki, and Hiroaki Sakoe

    First International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition 2005 (CBDAR 2005, Seoul, Korea)   3 - 9   2005年8月

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    記述言語:英語  

  • Data Embedding for Camera-Based Character Recognition 査読

    Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise

    Proceedings of the First International Workshop on Camera-Based Document Analysis and Recognition (CBDAR2005)   60 - 67   2005年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    Data Embedding for Camera-Based Character Recognition

  • 情報付加による認識率100%の実現 -人にも機械にも理解可能な情報伝達のために-

    岩村雅一, 内田誠一, 大町真一郎, 黄瀬浩一

    画像の認識・理解シンポジウム2005講演論文集   901 - 908   2005年7月

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    記述言語:日本語  

  • 部首単位標準パターンとキューブサーチに基づく筆順フリーなオンライン文字認識アルゴリズム(画像認識, コンピュータビジョン)

    蔡 文杰, 内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理   88 ( 7 )   1187 - 1195   2005年7月

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    記述言語:日本語  

    グラフサーチにより最適画間対応を定めて筆順自由性を実現するオンライン文字認識法であるキューブサーチ法の動作速度と認識精度の改善を検討した.筆順変動を部首内の変動と部首間の変動に分離して, 部首単位標準パターンに基づく2段階のキューブサーチアルゴリズムを構成した.併せて, 処理量最小化条件を含む部首単位分割の指針を示した.教育漢字を対象とする画数固定条件での認識実験により, 速度, 精度両面での改善が確認され, 併せて, 処理量最小化部首分割条件の妥当性が確認された.

  • 部首単位標準パターンとキューブサーチに基づく筆順フリーなオンライン文字認識アルゴリズム 査読

    蔡 文杰, 内田誠一, 迫江博昭

    電子情報通信学会論文誌(D-II)   36 ( 9 )   2031 - 2040   2005年6月

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    記述言語:日本語  

  • Category-dependent elastic matching based on a linear combination of eigen-deformations 査読

    Seiichi Uchida, Hiroaki Sakoe

    Systems and Computers in Japan   36 ( 5 )   13 - 22   2005年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1002/scj.20229

  • ステレオ画像圧縮のための視差補償法に関する検討 査読

    原 学, 内田誠一, 迫江博昭

    九州大学大学院システム情報科学紀要   572 - 575   2005年3月

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    記述言語:日本語  

  • Foreword: Special section on document image understanding and digital documents

    Kazuhiko Yamamoto, Shinji Tsuraoka, Hiromichi Fujisawa, Toyohide Watanabe, Hiroshi Murase, Yoshimasa Kimura, Fumitaka Kimura, Masaki Nakagawa, Ryuichi Oka, Norihiro Hagita, Satoshi Naoi, Yasuto Ishitani, Keiji Yamada, Daisuke Nishiwaki, Yoshihiko Hamamoto, Toru Wakahara, Koichi Kise, Shin'ichiro Omachi, Seiichi Uchida

    IEICE Transactions on Electronics   E88-C   1779 - 1780   2005年1月

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    記述言語:その他  

    Foreword: Special section on document image understanding and digital documents

  • 弾性マッチングと固有変形を用いたオンライン文字認識(画像情報)(<特集>次世代移動体通信システム)

    三苫 寛人, 内田 誠一, 迫江 博昭

    情報処理学会論文誌   45 ( 12 )   2845 - 2855   2004年12月

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    記述言語:日本語  

    DPマッチングなど,いわゆる弾性マッチングに基づくオンライン文字認識においては,合わせ過ぎによる誤認識が発生する.たとえば,入力パターンが"1"であっても,マッチングによって水平部が非線形伸縮しながら対応付けられた結果,"7"に誤認識される場合がある.本論文では,こうした誤認識の低減手法を提案する.合わせ過ぎの発生原因としては,弾性マッチングが本来そのカテゴリでは起こりえないような変形も補償対象としていることがあげられる.そこで本手法では,あらかじめ各カテゴリに生じやすい変形(固有変形)を統計的手法により求めておき,認識の際のマッチングの結果が固有変形からどれぐらい逸脱しているかを評価する.その逸脱量が大きければ,そのマッチングにより合わせ過ぎが起きていると判断できる.オンライン数字データを用いた認識実験により,本手法の有効性を確認した.

  • 粗密DPによる画像の弾性マッチングの高速化 査読

    宮崎洋光, 内田誠一, 迫江博昭

    九州大学大学院システム情報科学紀要   434 - 438   2004年9月

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    記述言語:日本語  

  • Online character recognition using eigen-deformations 査読

    R Mitoma, S Uchida, H Sakoe

    NINTH INTERNATIONAL WORKSHOP ON FRONTIERS IN HANDWRITING RECOGNITION, PROCEEDINGS   3 - 8   2004年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/IWFHR.2004.79

  • Prototype setting for elastic matching-based image pattern recognition 査読

    N Matsumoto, S Uchida, H Sakoe

    PROCEEDINGS OF THE 17TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 1   224 - 227   2004年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2004.1334064

  • 弾性マッチングに基づく画像パターン認識のための標準パターン設定法に関する検討

    松本 直樹, 内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理   87 ( 7 )   1539 - 1542   2004年7月

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    記述言語:日本語  

    弾性マッチングに基づく画像パターン認識のための標準パターン設定法について述べる.本手法はクラスタリング法の一種であるが,従来法がユークリッド距離を基準としているのに対し,本手法では識別時と同じ弾性マッチングによる距離を基準とする.

  • Human action sensing for proactive human interface: Computer vision approach 査読 国際誌

    R. Taniguchi, D. Arita, S. Uchida, R. Kurazume, and T. Hasegawa

    Proceedings of International workshop on Processing Sensory Information for Proactive Systems (PSIPS 2004, Oulu, Finland)   2004年6月

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    記述言語:英語  

  • Nonuniform slant correction for handwritten word recognition 査読

    E Taira, S Uchida, H Sakoe

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E87D ( 5 )   1247 - 1253   2004年5月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • Block boundary detection and title extraction for automatic bookshelf inspection 査読 国際誌

    Eiji Taira, Seiichi Uchida, and Hiroaki Sakoe

    Tenth Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2005, Fukuoka, Japan)   2004年2月

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    記述言語:英語  

  • モデル当てはめによる書棚画像解析(画像処理,画像パターン認識)

    平 英二, 高山 誠悟, 内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理   87 ( 2 )   565 - 573   2004年2月

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    記述言語:日本語  

    本論文では画像処理による書籍管理を目的として書棚画像から各書籍の境界を検出する手法を提案する.従来法ではエッジや影からハフ変換などの直線検出法を用いて書籍境界を検出している.本手法では,そのような局所的な情報だけでなく大域的な最適性も考慮して,書棚画像の最適領域分割(各書籍の背表紙領域,書棚背景領域)を動的計画法に基づくアルゴリズムにより行い,各書籍の境界を検出する.更に最適化問題として定式化する際,書棚画像の文法モデルを組み込むことで高精度化を図っている.実験により,本手法の有効性を定性的及び定量的に確認した.

  • カテゴリー固有変形の線形結合モデルに基づく弾性マッチング法(画像処理,画像パターン認識)

    内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理   87 ( 2 )   639 - 648   2004年2月

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    記述言語:日本語  

    画像パターンの認識において,パターンに生じた変形を補償するための手法として,弾性マッチングの利用が検討されている.従来法がすべてのカテゴリーに共通の変形特性を仮定していたのに対し,本論文では各カテゴリーに固有の変形特性を組み込んだ手法を提案する.具体的には,各カテゴリーの任意の変形をそのカテゴリーに固有ないくつかの変形の線形結合で表現する.その結果,各カテゴリー内に生じる変形だけが適切に補償されることになり,過変形の抑制及び計算効率の向上といった効果が得られる.本手法は,一種の非線形最適化問題として定式化される.本論文ではその解法についても述べ,実験を通して有効性を検証する.

  • A model-based book boundary detection technique for bookshelf image analysis 査読 国際誌

    Eiji Taira, Seiichi Uchida, and Hiroaki Sakoe

    Asian Conference on Computer Vision (ACCV2004, Jeju Island, Korea)   2004年1月

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    記述言語:英語  

  • A comparative study of stroke correspondence search algorithms for online kanji character recognition 国際誌

    Wenjie Cai, Seiichi Uchida, and Hiroaki Sakoe

    International Symposium on Information Science and Electrical Engineering   E83D ( 1 )   109 - 111   2003年11月

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    記述言語:英語  

  • INFTY: an integrated OCR system for mathematical documents. 査読

    Masakazu Suzuki, Fumikazu Tamari, Ryoji Fukuda, Seiichi Uchida, Toshihiro Kanahori

    Proceedings of the 2003 ACM Symposium on Document Engineering, Grenoble, France, November 20-22, 2003   95 - 104   2003年11月

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    記述言語:その他  

    INFTY: an integrated OCR system for mathematical documents.

  • Book boundary detection from bookshelf image based on model fitting 国際誌

    Eiji Taira, Seiichi Uchida, and Hiroaki Sakoe

    International Symposium on Information Science and Electrical Engineering   534 - 537   2003年11月

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    記述言語:英語  

  • Eigen-deformations for elastic matching based handwritten character recognition 査読

    S Uchida, H Sakoe

    PATTERN RECOGNITION   36 ( 9 )   2031 - 2040   2003年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/S0031-3203(03)00039-6

  • Detection and segmentation of touching characters in mathematical expressions 査読

    A Nomura, K Michishita, S Uchida, M Suzuki

    SEVENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS I AND II, PROCEEDINGS   126 - 130   2003年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2003.1227645

  • Handwritten character recognition using elastic matching based on a class-dependent deformation model 査読

    S Uchida, H Sakoe

    SEVENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, VOLS I AND II, PROCEEDINGS   163 - 167   2003年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2003.1227652

  • A handwritten character recognition method based on unconstrained elastic matching and eigen-deformations 査読

    S Uchida, H Sakoe

    EIGHTH INTERNATIONAL WORKSHOP ON FRONTIERS IN HANDWRITING RECOGNITION: PROCEEDINGS   72 - 77   2002年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/IWFHR.2002.1030887

  • Using eigen-deformations in handwritten character recognition 査読

    S Uchida, MA Ronee, H Sakoe

    16TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL I, PROCEEDINGS   572 - 575   2002年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2002.1044795

  • An efficient correlation computation method for binary images based on matrix factorisation 査読

    R Bogush, S Maltsev, S Ablameyko, S Uchida, S Kamata

    SIXTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, PROCEEDINGS   312 - 316   2001年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2001.953805

  • Nonuniform slant correction using dynamic programming 査読

    S Uchida, E Taira, H Sakoe

    SIXTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, PROCEEDINGS   434 - 438   2001年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2001.953827

  • Handwritten character recognition using piecewise linear two-dimensional warping 査読

    MA Ronee, S Uchida, H Sakoe

    SIXTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, PROCEEDINGS   39 - 43   2001年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.2001.953751

  • 区分線形2次元ワープ法の検討

    内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理   83 ( 12 )   2622 - 2629   2000年12月

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    記述言語:日本語  

    2画像の最大一致を与える2次元-2次元写像を2次元ワープと呼ぶ.パターン認識の立場から見れば, 2次元ワープは画像の弾性マッチング処理であり, 同時に画素をプリミティブとする構造解析処理でもある.筆者らは単調連続性の条件下で純粋に非線形な2次元ワープを探索する動的計画アルゴリズムを検討してきたが, 計算量が画像サイズの指数オーダとなる問題があった.その改善を目指し, 本論文では区分線形2次元ワープ法を提案する, 本手法では画像の各行のワープによる像は折れ線となる.ワープの最適化はこの折れ線の屈曲点の位置に関して行われる.最適ワープを求めるための計算量は単調連続2次元ワープの場合に比べて大幅に低減される.計算機実験を通じて, 本手法の有効性及び問題点を考察する.

  • Piecewise linear two-dimensional warping 査読

    S Uchida, H Sakoe

    15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 3, PROCEEDINGS   534 - 537   2000年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.2000.903601

  • 単調連続2次元ワープ法によるオフライン手書き文字認識実験

    内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理   83 ( 4 )   1198 - 1200   2000年4月

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    記述言語:日本語  

  • An approximation algorithm for two-dimensional warping

    S Uchida, H Sakoe

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E83D ( 1 )   109 - 111   2000年1月

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    記述言語:英語  

  • Handwritten character recognition using monotonic and continuous two-dimensional warping 査読

    Seiichi Uchida, Hiroaki Sakoe

    Proceedings of the International Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR   503 - 506   1999年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICDAR.1999.791834

  • An efficient two-dimensional warping algorithm 査読

    S Uchida, H Sakoe

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E82D ( 3 )   693 - 700   1999年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  • A monotonic and continuous two-dimensional warping based on dynamic programming 査読

    S Uchida, H Sakoe

    FOURTEENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOLS 1 AND 2   521 - 524   1998年8月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

    DOI: 10.1109/ICPR.1998.711195

  • 動的計画法に基づく単調連続2次元ワープ法の検討

    内田 誠一, 迫江 博昭

    電子情報通信学会論文誌. D-2, 情報・システム 2-情報処理   81 ( 6 )   1251 - 1258   1998年6月

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    記述言語:日本語  

    2画像間の最大一致を実現する画素間のマッピングとして定義される2次元ワープは, パターンに生じる変形に適応可能なテンプレートマッチング法とみなすことができる.本論文では新しい2次元ワープ法の枠組みを提案し, 基礎的な考察を行う.本手法の第一の特徴は, 2次元的な自由度をもちながら, パターンの位相を保存するワープを構成できることである.この性質はワープに対する単調性および連続性制約により実現される.第2の特徴は, 画像全体での最適性が保証されるように構成された動的計画法(DP)を, 最大一致の探索法として用いる点である.DPの利用により, 評価関数に対する微分可能性の制約がないなどの特長も生じる.実験により, 提案した手法の基本的特性を確認した.

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書籍等出版物

  • 教養としてのデータサイエンス (データサイエンス入門シリーズ)

    北川 源四郎, 竹村 彰通 (編集), 内田 誠一, 川崎 能典, 孝忠 大輔, 佐久間 淳, 椎名 洋, 中川 裕志, 樋口 知之, 丸山 宏(著)( 担当: 共著)

    講談社  2021年6月 

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    記述言語:日本語   著書種別:学術書

  • 巻頭言 「オープンマインド溢れるオープンナレッジ」ンピュータビジョン最前線 Spring 2023)

    内田誠一

    共立出版  2023年3月 

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    担当ページ:総ページ数:149p   記述言語:日本語  

  • 巻頭言 「オープンマインド溢れるオープンナレッジ」ンピュータビジョン最前線 Spring 2023)

    内田誠一( 担当: 分担執筆)

    共立出版  2023年3月    ISBN:9784320125476

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    総ページ数:149p   記述言語:日本語  

    CiNii Books

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  • 応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践 (データサイエンス入門シリーズ)

    赤穂 昭太郎, 今泉 允聡, 内田 誠一, 清 智也, 高野 渉, 辻 真吾, 原 尚幸, 久野 遼平, 松原 仁, 宮地 充子, 森畑 明昌, 宿久 洋, 森畑, 明昌, 宿久, 洋( 担当: 分担執筆)

    講談社  2023年2月    ISBN:4065307899

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    総ページ数:384   記述言語:日本語  

    CiNii Books

    ASIN

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  • 応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践 (データサイエンス入門シリーズ)

    赤穂 昭太郎, 今泉 允聡, 内田 誠一, 清 智也, 高野 渉, 辻 真吾, 原 尚幸, 久野 遼平, 松原 仁, 宮地 充子, 森畑 明昌, 宿久 洋, 森畑, 明昌, 宿久, 洋

    講談社  2023年2月 

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    担当ページ:総ページ数:384   記述言語:日本語  

  • Cultivating professional development through critical friendship and reflective practice : cases from Japan

    Verla Uchida Adrianne, Roloff Rothman Jennie, Farrell Thomas S. C. (Thomas Sylvester Charles)

    Candlin & Mynard ePublishing  2023年    ISBN:9798861658867

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    記述言語:英語  

    CiNii Books

  • 応用基礎としてのデータサイエンス : AI×データ活用の実践

    北川 源四郎 , 竹村 彰通 , 赤穂 昭太郎, 今泉 允聡 , 内田 誠一, 清 智也, 高野 渉, 辻 真吾 , 原 尚幸, 久野 遼平 , 松原 仁 , 宮地 充子 , 森畑 明昌, 宿久 洋

    講談社  2023年    ISBN:9784065307892

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    記述言語:日本語  

    CiNii Books

  • 広島ゆかりの文学

    安田女子大学文学部日本文学科内日本文学科ブランディング委員会, 古瀬 雅義 , キューン ミッシェル, 島田 大助, 内田 誠一, 外村 彰

    安田女子大学文学部日本文学科内日本文学科ブランディング委員会  2023年    ISBN:9784902782134

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    記述言語:日本語  

    CiNii Books

  • 機械学習のさまざまな問題設定と解法(第3章-I-3)

    備瀬 竜馬, 内田 誠一( 担当: 共著)

    羊土社  2020年12月 

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    担当ページ:機械学習を生命科学に使う! シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか? (小林徹也,杉村 薫,舟橋 啓 編) 実験医学増刊, vol.38, no.20,   記述言語:日本語   著書種別:学術書

  • 医用画像全般に使えるパターン認識,機械学習(第1章)

    内田 誠一( 担当: 共著)

    オーム社  2020年4月 

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    担当ページ:放射線治療AIと外科治療AI(医療AIとディープラーニングシリーズ)   記述言語:日本語   著書種別:学術書

  • Reading-Life Log as a New Paradigm of Utilizing Character and Document Media

    Koichi Kise, Shinichiro Omachi, Seiichi Uchida, Masakazu Iwamura, Masahiko Inami, Kai Kunze( 担当: 共著)

    Springer Japan  2017年4月 

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    記述言語:英語   著書種別:学術書

  • 画像データの基礎知識~画像の種類と見せ方~(第1章-4) トラッキングの基礎とその周辺(第3章-2)

    ( 担当: 共著)

    羊土社  2014年11月 

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    記述言語:日本語   著書種別:学術書

  • Text Localization and Recognition in Images and Video

    Seiichi Uchida( 担当: 共著)

    Springer-Verlag  2014年1月 

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    記述言語:英語   著書種別:学術書

  • Data-Embedding Pen

    Seiichi Uchida, Marcus Liwicki, Masakazu Iwamura, Shinichiro Omachi, Koichi Kise( 担当: 共著)

    IGI Global  2012年10月 

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    記述言語:英語   著書種別:学術書

  • Statistical Deformation Model for Handwritten Character Recognition (in Recent Advances in Document Recognition and Understanding)

    Seiichi Uchida( 担当: 共著)

    InTech  2011年10月 

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    記述言語:英語   著書種別:学術書

  • 中世英文学資料のデジタル化の試み(Anglo-Saxon語の継承と変容II 中世英文学)

    山口晃典, 内田誠一, 千葉淳一, 飯田周作, 植竹朋文, 松下知紀( 担当: 共著)

    専修大学出版局  2010年2月 

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    記述言語:日本語   著書種別:学術書

  • 文字認識による中世英文学資料のデジタル化の試み(ことばの普遍と変容 (Anglo-Saxon語の継承と変容 叢書4))

    山口晃典, 内田誠一, 千葉淳一, 飯田周作, 植竹朋文, 松下知紀( 担当: 共著)

    専修大学社会知性開発研究センター  2009年4月 

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    記述言語:日本語   著書種別:学術書

  • Elastic matching in handwritten character recognition (in Pattern Recognition Technologies and Applications: Recent Advances)

    Seiichi Uchida( 担当: 共著)

    IGI Global  2008年6月 

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    記述言語:英語   著書種別:学術書

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講演・口頭発表等

  • Conditional GANによる医療画像のデータ拡張

    竹崎 隼平, 内田 誠一, 田中 聖人, 門田 健明

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究では,アノテーション付きのデータを生成可能であるConditional GAN (cGAN)を使用したデータ拡張を行うことで,医療画像識別の精度改善を図る.現在,深層学習を用いた医療画像解析では,アノテーション付きの医療画像のデータ不足が深刻な問題となっている.従来のデータ拡張と比較して,cGANは学習データに存在しないデータを生成できる点で優れている.したがって,従来より多様なデータをモデルに学習させることが可能となり,識別精度の改善に繋がると考えられる.我々は,内視鏡画像を用いた実験を行い,cGANによるデータ拡張の有用性,及び従来のデータ拡張と比較した場合の優位性について考察する.

  • 適応的データバランス調整~オンライン予測の理論に基づくアプローチ~

    斉藤 優也, 内田 誠一, 末廣 大貴

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究では,オンライン予測の考えに基づく重み付けアルゴリズムをクラスインバランス問題に対して適用する手法を提案する.多クラス分類問題において,クラス間のサンプル数が不均衡であるデータ(インバランスデータ)では,各クラスの損失に対して適切な重みを与えて学習をさせる必要がある.しかし,予め各クラスに対して最適な重みを決定するのは非常に困難である.そこで本研究では,オンライン予測の考えに基づき逐次的な重み付けを行う手法を提案する.この重み付けは,学習毎の損失の結果に基づき行われるため,学習器の挙動に応じて適応的に重み付けが可能となる.

  • 文字画像における敵対的サンプルの生成

    片岡 蓮太郎, 内田 誠一

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究では,文字画像に対して人間には認識できないレベルの微小なノイズを与えることにより,敵対的サンプルを生成することを目的とする.文字画像は一般画像とは異なり,白と黒の2値で表される.そのため,既存の手法でノイズを与えた際に画像の変化が顕著となり,不自然な画像が生成される.そこで本研究では,損失関数の勾配の絶対値が大きい画素にのみノイズを与えて,白または黒とする手法と,文字を表す画素周辺の画素にのみ画素値の変化を与える手法を提案する.提案手法を用いることで,文字らしさを維持しつつ機械学習モデルに誤分類をさせる文字画像を生成することが可能になると考えられる.

  • Transformer によるデータ拡張手法の適応的選択

    山田 敏輝, 原田 翔太, 内田 誠一

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究の目的は,Transformerによるデータ拡張手法の適応的選択である.データ拡張とは,手持ちのデータに加工を加えて,学習データ数を水増しする方法であり,タスクやデータの特性により有効な加工法が異なるという課題があった.そこで本研究では,異なる複数の方法で加工したデータを入力としてTransformerを学習することで,Transformerの内部で適切な加工法を自動的に取捨選択させる方法を提案する.さらに,学習済みのTransformerを解析することで,どの加工法が有効であったかを解明する.

  • Neural Style Difference Transferを用いたフォント生成

    近藤 徹多, Atarsaikhan Gantugs, 内田 誠一

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究では,NSDT (Neural Style Difference Transfer) を用いたフォント生成手法を提案する.同手法の原型であるNSTでは,ニューラルネットワークを用いてある画像のスタイルを別画像に転用する手法である.これに対しNSDTでは,2フォント間のスタイル差異を別のフォントに転用する.本発表では,このNSDTで生成されるフォントの可読性を向上すべく,新たに識別可能性を考慮した損失関数の導入を試みる.そしてフォント生成実験を通して向上効果を検証する.

  • Energy-Based Modelに基づく識別器の信頼度較正

    鳥羽 真仁, 内田 誠一, 早志 英朗

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究ではEnergy-Based Model (EBM) に基づく識別器の信頼度較正手法を提案する.提案法では,Neural Network (NN) を識別器として学習させる際,生成モデルであるEBMと特徴抽出部を共有して学習させる.これによりクラス事後確率だけでなく,入力データ分布も同時に学習させることで信頼度較正が期待できる.実験では医用データセットであるMedMNISTを用いて学習を行い,NNが出力する信頼度がEBMにより適切に較正されたかをExpected Calibration Errorにより評価する.

  • Conditional GANによる医療画像のデータ拡張

    竹崎 隼平, 内田 誠一, 田中 聖人, 門田 健明

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月  電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    本研究では,アノテーション付きのデータを生成可能であるConditional GAN (cGAN)を使用したデータ拡張を行うことで,医療画像識別の精度改善を図る.現在,深層学習を用いた医療画像解析では,アノテーション付きの医療画像のデータ不足が深刻な問題となっている.従来のデータ拡張と比較して,cGANは学習データに存在しないデータを生成できる点で優れている.したがって,従来より多様なデータをモデルに学習させることが可能となり,識別精度の改善に繋がると考えられる.我々は,内視鏡画像を用いた実験を行い,cGANによるデータ拡張の有用性,及び従来のデータ拡張と比較した場合の優位性について考察する.

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  • 適応的データバランス調整~オンライン予測の理論に基づくアプローチ~

    斉藤 優也, 内田 誠一, 末廣 大貴

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月  電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    本研究では,オンライン予測の考えに基づく重み付けアルゴリズムをクラスインバランス問題に対して適用する手法を提案する.多クラス分類問題において,クラス間のサンプル数が不均衡であるデータ(インバランスデータ)では,各クラスの損失に対して適切な重みを与えて学習をさせる必要がある.しかし,予め各クラスに対して最適な重みを決定するのは非常に困難である.そこで本研究では,オンライン予測の考えに基づき逐次的な重み付けを行う手法を提案する.この重み付けは,学習毎の損失の結果に基づき行われるため,学習器の挙動に応じて適応的に重み付けが可能となる.

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  • 文字画像における敵対的サンプルの生成

    片岡 蓮太郎, 内田 誠一

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月  電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    本研究では,文字画像に対して人間には認識できないレベルの微小なノイズを与えることにより,敵対的サンプルを生成することを目的とする.文字画像は一般画像とは異なり,白と黒の2値で表される.そのため,既存の手法でノイズを与えた際に画像の変化が顕著となり,不自然な画像が生成される.そこで本研究では,損失関数の勾配の絶対値が大きい画素にのみノイズを与えて,白または黒とする手法と,文字を表す画素周辺の画素にのみ画素値の変化を与える手法を提案する.提案手法を用いることで,文字らしさを維持しつつ機械学習モデルに誤分類をさせる文字画像を生成することが可能になると考えられる.

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  • Transformer によるデータ拡張手法の適応的選択

    山田 敏輝, 原田 翔太, 内田 誠一

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月  電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    本研究の目的は,Transformerによるデータ拡張手法の適応的選択である.データ拡張とは,手持ちのデータに加工を加えて,学習データ数を水増しする方法であり,タスクやデータの特性により有効な加工法が異なるという課題があった.そこで本研究では,異なる複数の方法で加工したデータを入力としてTransformerを学習することで,Transformerの内部で適切な加工法を自動的に取捨選択させる方法を提案する.さらに,学習済みのTransformerを解析することで,どの加工法が有効であったかを解明する.

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  • Neural Style Difference Transferを用いたフォント生成

    近藤 徹多, Atarsaikhan Gantugs, 内田 誠一

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月  電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    本研究では,NSDT (Neural Style Difference Transfer) を用いたフォント生成手法を提案する.同手法の原型であるNSTでは,ニューラルネットワークを用いてある画像のスタイルを別画像に転用する手法である.これに対しNSDTでは,2フォント間のスタイル差異を別のフォントに転用する.本発表では,このNSDTで生成されるフォントの可読性を向上すべく,新たに識別可能性を考慮した損失関数の導入を試みる.そしてフォント生成実験を通して向上効果を検証する.

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  • Energy-Based Modelに基づく識別器の信頼度較正

    鳥羽 真仁, 内田 誠一, 早志 英朗

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月  電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    本研究ではEnergy-Based Model (EBM) に基づく識別器の信頼度較正手法を提案する.提案法では,Neural Network (NN) を識別器として学習させる際,生成モデルであるEBMと特徴抽出部を共有して学習させる.これによりクラス事後確率だけでなく,入力データ分布も同時に学習させることで信頼度較正が期待できる.実験では医用データセットであるMedMNISTを用いて学習を行い,NNが出力する信頼度がEBMにより適切に較正されたかをExpected Calibration Errorにより評価する.

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  • クラス情報を考慮したEnergy-based Modelによる時系列予測手法の提案

    山縣将貴, 内田誠一, 早志英朗

    情報処理学会研究報告(Web)  2022年 

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    開催年月日: 2022年

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  • 深層学習によるキウイフルーツをモデルとした果実成熟応答cisデコーディング

    桑田恵理子, 竹下孔喜, 藤田尚子, 内田誠一, 赤木剛士, 赤木剛士

    日本植物生理学会年会(Web)  2022年 

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    開催年月日: 2022年

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  • Invariant Information Clusteringの挙動解析

    北島和樹, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 識別器の斟酌学習

    本田康祐, 内田誠一, 末廣大貴

    電子情報通信学会技術研究報告(Web)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 異なるトレーニング順序でのモデル圧縮

    沈毅誠, IWANA Brian Kenji, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 画像照合を用いた手書き数式認識結果の検証

    TZE Peong Khay, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 深層学習による高蓄積small RNA配列パターン予測と園芸作物への実用展開

    榎那津美, 増田佳苗, 久保康隆, 牛島幸一郎, 内田誠一, 赤木剛士, 赤木剛士

    園芸学研究 別冊  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 深層学習によるトマト果実の遺伝子発現デザインへ向けたゲノムワイドcisデコーディング

    赤木剛士, 赤木剛士, 増田佳苗, 桑田恵理子, 竹下孔喜, 川勝泰二, 有泉亨, 久保康隆, 牛島幸一郎, 内田誠一

    園芸学研究 別冊  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 深層学習によるキウイフルーツ果実における成熟応答cisモチーフのゲノムワイド探索

    桑田恵理子, 竹下孔喜, 藤田尚子, 牛島幸一郎, 久保康隆, 別府賢治, 片岡郁雄, 内田誠一, 赤木剛士, 赤木剛士

    園芸学研究 別冊  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 深層学習によるカキ果実の早期軟化予測と初期生理反応の特徴化

    鈴木茉莉亜, 増田佳苗, 竹下孔喜, 朝隈英昭, 杉浦真由, 鈴木哲也, 新川猛, 久保康隆, 牛島幸一郎, 内田誠一, 赤木剛士, 赤木剛士

    園芸学研究 別冊  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 深層ニューラルネットワークを用いたSharp Score評価領域の自動検出及び正常か異常かの自動判定

    美山和毅, 美山和毅, 備瀬竜馬, 池村聡, 甲斐一広, 中島康晴, 内田誠一

    九州リウマチ学会プログラム抄録集  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 情景内文字とキャプションの相関解析

    中村亘岐, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • 単語の意味と画像の共潜在空間埋め込み

    安河内直哉, 松尾信之介, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • ロゴ画像分類【JST・京大機械翻訳】

    石為之, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • Vision Transformerを用いた数字画像の欠損補間

    中鶴慧, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • Vision Transformerを用いた多フォント文字認識

    大峠仁輝, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • Transformerを用いたアウトライン文字認識

    永田悠祐, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)  2021年 

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    開催年月日: 2021年

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  • バイオイメージインフォマティクスと機械学習 招待

    内田誠一

    第18回日本再生医療学会総会「シンポジウム33 AIを用いた幹細胞・発生研究」  2019年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:神戸国際会議場   国名:日本国  

  • 深層学習によるカキ果実における生理障害の画像診断および判断要因の可視化

    赤木剛士, 黒木陵平, 大西信徳, 鈴木哲也, 新川猛, 田尾龍太郎, 内田誠一, 伊勢武史

    園芸学会 平成31年度春季大会  2019年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:明治大学生田キャンパス   国名:日本国  

  • バイオイメージ・インフォマティクスの可能性 招待

    内田誠一

    第24回生物工学懇話会  2019年5月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:千里ライフサイエンスセンター   国名:日本国  

  • Classification with imbalanced cloud data using deep convolutional neural network

    Daisuke Matsuoka, Masuo Nakano, Daisuke Sugiyama and Seiichi Uchida

    Japan Geoscience Union Meeting 2019  2019年5月 

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    記述言語:英語  

    国名:日本国  

  • Cardiotocogramの識別に基づく胎児の状態推定

    原田翔太, 早志英朗, 古賀俊介, 重見大介, 柴田綾子, 吉田昌義, 蓮尾泰之, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年5月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:名古屋工業大学   国名:日本国  

  • バイオイメージ・インフォマティクスの可能性 招待

    内田誠一

    第24回生物工学懇話会  2019年5月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:千里ライフサイエンスセンター   国名:日本国  

  • Cardiotocogramの識別に基づく胎児の状態推定

    原田翔太, 早志英朗, 古賀俊介, 重見大介, 柴田綾子, 吉田昌義, 蓮尾泰之, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年5月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:名古屋工業大学   国名:日本国  

  • Classification with imbalanced cloud data using deep convolutional neural network

    Daisuke Matsuoka, Masuo Nakano, Daisuke Sugiyama and Seiichi Uchida

    Japan Geoscience Union Meeting 2019  2019年5月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 文字情報に潜む意図を探る 招待

    内田誠一

    第25回画像センシングシンポジウム  2019年6月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:パシフィコ横浜   国名:日本国  

  • 文字情報に潜む意図を探る 招待

    内田誠一

    第25回画像センシングシンポジウム  2019年6月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:パシフィコ横浜   国名:日本国  

  • 画像に基づく言語変換

    馬場 康平, Brian Kenji Iwana, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • 情景内単語と物体の共起性に関する実験的考察

    竹下 孔喜, 塩山 惇太郎, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • 大腸の画像診断: 大腸生検の病理画像解析および大腸の内視鏡画像解析 招待

    内田誠一

    日本医用画像工学会大会 シンポジウム1  2019年7月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:奈良春日野国際フォーラム   国名:日本国  

  • オンライントラッカの統合について

    ソン ホン, 末廣大貴, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • オンラインエキスパート選択問題としての適応的学習率調整

    満尾 成亮, 末廣 大貴, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • Learning Convolutional Autoencoders with a Metric Constraint

    Yosuke Onitsuka, Wataru Ohyama, Seiichi Uchida

    2019年7月 

     詳細を見る

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

  • Endoscopic Image Clustering Based on Temporal Ordering Information

    Shota Harada, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Qier Meng, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida

    2019年7月 

     詳細を見る

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

  • CNNを用いたアンサンブル学習による画像分類

    杉原 麻美子, 早志 英朗, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • 大腸の画像診断: 大腸生検の病理画像解析および大腸の内視鏡画像解析 招待

    内田誠一

    日本医用画像工学会大会 シンポジウム1  2019年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:奈良春日野国際フォーラム   国名:日本国  

  • Endoscopic Image Clustering Based on Temporal Ordering Information

    Shota Harada, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Qier Meng, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida

    2019年7月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • オンラインエキスパート選択問題としての適応的学習率調整

    満尾 成亮, 末廣 大貴, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • Learning Convolutional Autoencoders with a Metric Constraint

    Yosuke Onitsuka, Wataru Ohyama, Seiichi Uchida

    2019年7月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 画像に基づく言語変換

    馬場 康平, Brian Kenji Iwana, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • オンライントラッカの統合について

    ソン ホン, 末廣大貴, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • CNNを用いたアンサンブル学習による画像分類

    杉原 麻美子, 早志 英朗, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • 情景内単語と物体の共起性に関する実験的考察

    竹下 孔喜, 塩山 惇太郎, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  • 画像情報学と機械学習 招待

    内田誠一

    先端バイオイメージング支援プラットフォーム(ABiS)主催: AIによる生物画像解析トレーニングコース  2019年8月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:熊本大学黒髪キャンパス   国名:日本国  

  • Open Research Directions of Document Analysis and Recognition 招待 国際会議

    3rd IAPR Summer School on Document Analysis (SSDA2019): Deep Learning Applications for Document Analysis  2019年8月 

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    記述言語:英語  

    国名:パキスタン・イスラム共和国  

  • Machine learning for pattern recognition: From the nearest-neighbor method to deep learning 招待 国際会議

    One Day Internaiotnal Workshop on Pattern Recognition Application 2019  2019年8月 

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    記述言語:英語  

    国名:パキスタン・イスラム共和国  

  • Machine learning for pattern recognition: From the nearest-neighbor method to deep learning 招待 国際会議

    One Day Internaiotnal Workshop on Pattern Recognition Application 2019  2019年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:パキスタン・イスラム共和国  

  • Open Research Directions of Document Analysis and Recognition 招待 国際会議

    3rd IAPR Summer School on Document Analysis (SSDA2019): Deep Learning Applications for Document Analysis  2019年8月 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:パキスタン・イスラム共和国  

  • 画像情報学と機械学習 招待

    内田誠一

    先端バイオイメージング支援プラットフォーム(ABiS)主催: AIによる生物画像解析トレーニングコース  2019年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:熊本大学黒髪キャンパス   国名:日本国  

  • 画像情報学と深層学習(ディープラーニング)の現状 招待

    内田誠一

    園芸学会 令和元年度(2019年度)秋季大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:島根大学 教養講義室棟1号館   国名:日本国  

  • 画像ラベル付け簡易化のためのソフト制約つきクラスタリング手法の提案

    備瀬竜馬, 安部健太郎, 早志英朗, 田中聖人, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年9月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:岡山大学   国名:日本国  

  • 全分野横断・全学年縦断のデータサイエンス教育の効率的推進 招待

    内田誠一

    日本工学教育協会 21世紀リベラルアーツ調査研究委員会 講演会  2019年9月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:芝浦工業大学芝浦キャンパス   国名:日本国  

  • 人工知能の基礎、応用「情報側の視点から」 招待

    内田誠一

    日本医療研究開発機構(AMED) 医療研究開発業務研修  2019年9月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:日本医療研究開発機構   国名:日本国  

  • マルチタスク学習による大腸内視鏡画像の部位及び所見分類

    安部健太郎, 早志英朗, 備瀬竜馬, 河村卓二., 碕山直邦, 田中聖人, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年9月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:岡山大学   国名:日本国  

  • 安定結婚アルゴリズムによる細胞内中心体のトラッキング

    川原祐樹, 備瀬竜馬, 木村 暁, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:九州工業大学   国名:日本国  

  • ランダム重みを持つニューラルネットワークの解析

    久保田祥平, 早志英朗, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:九州工業大学   国名:日本国  

  • 機械学習を用いた手書き文字の筆跡予測

    山縣将貴, 早志英朗, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:九州工業大学   国名:日本国  

  • 動画像中の文字トラッキングの試み

    坂口翔太, 加藤 淳, 後藤真孝, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:九州工業大学   国名:日本国  

  • 投球データによる野球の勝敗予測

    川上祐司, 原田翔太, 末廣大貴, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:九州工業大学   国名:日本国  

  • 強化学習による文字の自動筆記の検討

    神田敬佑, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:九州工業大学   国名:日本国  

  • 深層学習による子宮頸癌のクラス分類

    荒木健吾, 徳永宏樹, 備瀬竜馬, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:九州工業大学   国名:日本国  

  • 局所パターン生成の検討

    Chean Fei Shee, 末廣大貴, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:九州工業大学   国名:日本国  

  • 最大プーリング平滑化の効果検証

    緒續隆人, Yuchen Zheng, 早志英朗, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:九州工業大学   国名:日本国  

  • 全分野横断・全学年縦断のデータサイエンス教育の効率的推進 招待

    内田誠一

    日本工学教育協会 21世紀リベラルアーツ調査研究委員会 講演会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:芝浦工業大学芝浦キャンパス   国名:日本国  

  • マルチタスク学習による大腸内視鏡画像の部位及び所見分類

    安部健太郎, 早志英朗, 備瀬竜馬, 河村卓二., 碕山直邦, 田中聖人, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:岡山大学   国名:日本国  

  • 人工知能の基礎、応用「情報側の視点から」 招待

    内田誠一

    日本医療研究開発機構(AMED) 医療研究開発業務研修  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:日本医療研究開発機構   国名:日本国  

  • 画像ラベル付け簡易化のためのソフト制約つきクラスタリング手法の提案

    備瀬竜馬, 安部健太郎, 早志英朗, 田中聖人, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:岡山大学   国名:日本国  

  • 画像情報学と深層学習(ディープラーニング)の現状 招待

    内田誠一

    園芸学会 令和元年度(2019年度)秋季大会  2019年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:島根大学 教養講義室棟1号館   国名:日本国  

  • 配色情報を統合した単語分散表現の生成と分析

    生駒真也, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年10月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:東京大学生産技術研究所   国名:日本国  

  • あなたがいま読んでいるものは文字です ~ 画像情報学から見た文字研究のこれから ~ 招待

    内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年10月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:東京大学生産技術研究所   国名:日本国  

  • 配色情報を統合した単語分散表現の生成と分析

    生駒真也, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:東京大学生産技術研究所   国名:日本国  

  • あなたがいま読んでいるものは文字です ~ 画像情報学から見た文字研究のこれから ~ 招待

    内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:東京大学生産技術研究所   国名:日本国  

  • 基調講演:文字認識研究の過去・現在・未来 招待

    内田誠一

    日本文化とAIシンポジウム2019~AIがくずし字を読む時代がやってきた  2019年11月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:一橋講堂   国名:日本国  

  • 九州大学のデータサイエンス教育 招待

    内田誠一

    「数理・データサイエンスを活かした地域産業人材の育成に向けたカリキュラム・教材の開発」事業キックオフシンポジウム  2019年11月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語  

    開催地:宮崎大学創立330記念交流会館   国名:日本国  

  • 基調講演:文字認識研究の過去・現在・未来 招待

    内田誠一

    日本文化とAIシンポジウム2019~AIがくずし字を読む時代がやってきた  2019年11月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:一橋講堂   国名:日本国  

  • 九州大学のデータサイエンス教育 招待

    内田誠一

    「数理・データサイエンスを活かした地域産業人材の育成に向けたカリキュラム・教材の開発」事業キックオフシンポジウム  2019年11月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:宮崎大学創立330記念交流会館   国名:日本国  

  • 未学習CNNの反復的な統合による画像分類

    杉原麻美子, 早志英朗, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年12月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:大分大学   国名:日本国  

  • 未学習CNNの反復的な統合による画像分類

    杉原麻美子, 早志英朗, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2019年12月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:大分大学   国名:日本国  

  • 画像情報学とAI 招待

    内田誠一

    日本工学アカデミー 九州支部 工業 高等専門学校出張 講演会 「AI 応用の最先端と今後展望」  2020年1月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語  

    開催地:鹿児島高専   国名:日本国  

  • 情景内文字情報を用いた情景認識

    塩山 惇太郎, 内田 誠一

    情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会  2020年1月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語  

    開催地:奈良先端科学技術大学   国名:日本国  

  • AIと医用画像解析 招待

    内田誠一

    第32回 骨・関節疾患シンポジウム  2020年1月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語  

    開催地:アクロス福岡 国際会議場   国名:日本国  

  • 画像情報学とAI 招待

    内田誠一

    日本工学アカデミー 九州支部 工業 高等専門学校出張 講演会 「AI 応用の最先端と今後展望」  2020年1月 

     詳細を見る

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:鹿児島高専   国名:日本国  

  • 情景内文字情報を用いた情景認識

    塩山 惇太郎, 内田 誠一

    情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会  2020年1月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:奈良先端科学技術大学   国名:日本国  

  • AIと医用画像解析 招待

    内田誠一

    第32回 骨・関節疾患シンポジウム  2020年1月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:アクロス福岡 国際会議場   国名:日本国  

  • 識別と生成のハイブリッドニューラルネットワーク

    早志英朗, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年3月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 深層学習を用いた異種文字間のフォント同一性判定

    原口大地, 原田翔太, Brian Kenji Iwana, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年3月 

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    記述言語:日本語  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • ランキング学習による大腸内視鏡画像の重症度予測

    安部健太郎, Yan Zheng, 早志英朗, 備瀬竜馬, 河村卓二, 碕山直邦, 田中聖人, 内田誠一

    電子情報通信学会2020年総合大会  2020年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:コロナウイルスにより現地開催中止   国名:日本国  

  • 深層学習に基づく柿の早期軟化発生予測

    馬場康平, 増田佳苗, 鈴木茉莉亜, 赤木剛士, 内田誠一

    電子情報通信学会2020年総合大会  2020年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:コロナウイルスにより現地開催中止   国名:日本国  

  • 深層学習モデルを用いたカキ種無し果の予測と判断要因の可視化

    増田佳苗, 鈴木茉莉亜, 馬場康平, 鈴木哲也, 杉浦真由, 新川猛, 内田誠一, 赤木剛士

    園芸学会 令和2年度春季大会  2020年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:コロナウイルスにより現地開催中止   国名:日本国  

  • ゲノムへの深層学習(第1報):カキゲノムにおける短配列への適用

    赤木剛士, 増田佳苗, 馬場康平, 内田誠一

    園芸学会 令和2年度春季大会  2020年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:コロナウイルスにより現地開催中止   国名:日本国  

  • 深層学習を用いた異種文字間のフォント同一性判定

    原口大地, 原田翔太, Brian Kenji Iwana, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 識別と生成のハイブリッドニューラルネットワーク

    早志英朗, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • クラスの存在を利用した時系列予測とその手書きパターンへの応用

    山縣将貴, 早志英朗, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年5月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Class-Guided Handwriting Prediction with Uncertainty

    Masaki Yamagata, Hideaki Hayashi, Seiichi Uchida

    2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 深層特徴を用いたリジェクション学習

    画像の認識・理解シンポジウム  2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • GANを用いた局所パターン生成

    画像の認識・理解シンポジウム  2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 異種文字間のフォント同一性判定

    原口大地, 原田翔太, Brian Kenji Iwana, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 内視鏡画像列に関する事前知識を用いた自己制約クラスタリング

    画像の認識・理解シンポジウム  2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 任意のオンライントラッカの統合法

    画像の認識・理解シンポジウム  2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 模倣学習による手書き生成

    画像の認識・理解シンポジウム  2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 日本語テキストの属性認識に向けて

    下田和, 原口大地, 山口光太, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 単位初期化による深層パーセプトロン学習:ヤコビ行列を用いた誤差逆伝播に関する考察

    久保田祥平, 早志英朗, 早瀬友裕, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 識別・生成のハイブリッドモデルと弱教師あり学習への応用

    早志英朗, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2020年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 深層ニューラルネットワーク内部でのデータ改ざん検出の試み

    亀澤祥平, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • ロゴ画像の特徴解析

    西 進太朗, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • オンライン予測による画像分類器の識別率の制御

    本田康祐, 内田誠一, 末廣大貴

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 複数モダリティを対象とした表現学習

    松尾信之介, Brian Kenji Iwana, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 表紙画像生成

    張 文升, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 映画ポスターにおけるタイトル画像解析

    辻 海元, 原口大地, 内田誠一, Brian Kenji Iwana

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • フォントのクオリティに関する評価関数の提案

    姜 志勲, 原口大地, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 特定印象を考慮した文字フォントの生成に向けた試み

    松田征也, 早志英朗, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 書籍表紙画像のタイトル部自動生成の試み

    宮薗大雅, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • フォントの印象分析

    上田将矢, 原口大地, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 作物ゲノムへのディープラーニングによるcis配列デコーディング

    赤木剛士, 増田佳苗, 内田誠一

    日本植物学会第84回大会  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 情景内単語と物体の共起に関する大規模解析 ~ ラベルとメッセージの識別を目指して ~

    竹下孔喜, 塩山惇太郎, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Future Challenges in Handwriting Recognition 招待 国際会議

    Seiichi Uchida

    The 17th International Conference on Frontiers of Handwriting Recognition (ICFHR2020)  2020年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 作物ゲノムへの深層学習:短配列への適用と可能性

    赤木剛士, 内田誠一

    日本育種学会第138回講演会  2020年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • キウイフルーツ果実における成熟応答cisモチーフのゲノムワイド探索

    桒田恵理子, 藤田尚子, 竹下孔喜, 牛島幸一郎, 久保康隆, 内田誠一, 赤木剛士

    日本育種学会第138回講演会  2020年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 深層学習によるカキ果実画像からの早期軟化予測モデル

    鈴木茉莉亜, 増田佳苗, 竹下孔喜, 朝隈英昭, 鈴木哲也, 杉浦真由, 新川猛, 内田誠一, 赤木剛士

    日本育種学会第138回講演会  2020年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 簡易な相対アノテーションに基づく潰瘍性大腸炎の重症度分類

    門田健明, 安部健太郎, 備瀬竜馬, 河村卓二, 碕山直邦, 田中聖人, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 内視鏡画像のMayo分類のための分離された特徴表現の獲得

    原田翔太, 早志英朗, 備瀬竜馬, 河村卓二, 碕山直邦, 田中聖人, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Deep Setsの挙動解析 ~ 文字画像を対象とした可視化 ~

    神田敬佑, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 正則化プーリング

    緒續隆人, 早志英朗, Zheng Yuchen, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • リリックビデオにおける歌詞内単語の動きの抽出と分類

    坂口翔太, 加藤 淳, 後藤真孝, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 深層パーセプトロンの単位初期化に基づく中間層の貢献度と尤度の解析

    久保田祥平, 早志英朗, 早瀬友裕, 内田誠一

    電子情報通信学会技術研究報告  2020年12月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • AIとは何か? : 入門編 (特集 さあ、AIを始めよう : 土木工学へのAI導入のススメ)—An intuitive introduction of AI

    内田 誠一

    土木学会誌  2021年1月 

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    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

  • 単語分散表現におけるフォントスタイル情報の利用

    原口大地, 下田和, 内田誠一

    情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会 (コロナウイルスによりオンライン開催)  2021年1月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Visual Design Analysis with Machine Learning 招待 国際会議

    Seiichi Uchida

    2021年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Playing with Visible Texts around Us 招待 国際会議

    Seiichi Uchida

    RIEC International Symposium: Symposium of Yotta Informatics Research Platform for Yotta-Scale Data Science 2021  2021年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Beyond 100% - Open research in Document Analysis 招待 国際会議

    Seiichi Uchida

    The Annual Workshop of the Swedish Artificial Intelligence Society(SAIS2021)  2021年6月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • すべての学術を結ぶデータサイエンス教育を目指して 招待

    内田誠一

    精密工学会 画像応用技術専門委員会  2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Analysis of Historical Changes in the Fonts on Movie Posters

    Kaigen Tsuji, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana

    2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Towards Book Cover Design via Layout Graphs

    Wensheng Zhang, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana

    2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • フォントスタイル情報が単語分散表現に与える影響の調査

    原口大地, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Part-based Analysis to Understand Font Impression

    Masaya Ueda, Akisato Kimura, Seiichi Uchida

    2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • テキストをエディット可能に

    画像の認識・理解シンポジウム  2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Deep Metric Learning Based on Attention Model for Multivariate Time Series

    Shinnosuke Matsuo, Xiaomeng Wu, Gantugs Atarsaikhan, Akisato Kimura, Kunio Kashino, Brian Kenji Iwana, Seiichi Uchida

    2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Disentangled Representation Learning with Temporal Continuity for Ulcerative Colitis Classification

    Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida

    2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Meta-learning of Pooling Layers for Few-shot Recognition

    Takato Otsuzuki, Heon Song, Seiichi Uchida, Hideaki Hayashi

    2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Generating Font Images with Specific Impressions

    Seiya Matsuda, Akisato Kimura, Seiichi Uchida

    2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Relationship Analysis between Logos and Their Followers

    Takeaki Kadota, Shintaro Nishi, Seiichi Uchida

    2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • GANによる多層画像生成

    画像の認識・理解シンポジウム  2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Clustering Analysis of Images, Object Labels, and Scene Texts

    2021年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 識別器の斟酌学習

    本田康祐, 内田誠一,末廣大貴

    電子情報通信学会技術研究報告  2021年8月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • I Have Two Dreams 招待 国際会議

    Seiichi Uchida

    The Third Future of Document Image Analysis Workshop (FDAR2021)  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • オープンサイエンス&オープンエデュケーション with オープンマインド: 九州大学における「全分野横断・全学年縦断型数理・データサイエンス教育」 招待

    内田誠一

    IDE大学協会 近畿支部 セミナー 2021年度「データサイエンス教育の必修化を巡って -文理融合型教育・高大接続・大学間連携-」  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 深層学習によるカキ果実の早期軟化予測と初期生理反応の特徴化

    鈴木茉莉亜, 増田佳苗, 竹下孔喜, 朝隈英昭, 杉浦真由, 鈴木哲也, 新川猛, 久保康隆, 牛島幸一郎, 内田誠一, 赤木剛士

    園芸学会令和3年度秋季大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 深層学習によるトマト果実の遺伝子発現デザインへ向けたゲノムワイドcis デコーディング

    赤木剛士, 増田佳苗, 桒田恵理子, 竹下孔喜, 川勝泰二, 有泉亨, 久保康隆, 牛島幸一郎, 内田誠一

    園芸学会令和3年度秋季大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 深層学習によるキウイフルーツ果実における成熟応答cis モチーフのゲノムワイド探索

    桒田恵理子, 竹下孔喜, 藤田尚子, 牛島幸一郎, 久保康隆, 別府賢治, 片岡郁雄, 内田誠一, 赤木剛士

    園芸学会令和3年度秋季大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Logo Images Classification

    2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 単語の意味と画像の共潜在空間埋め込み

    安河内直哉, 松尾信之介, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 情景内文字とキャプションの相関解析

    中村亘岐, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 異なるトレーニング順序でのモデル圧縮

    沈 毅誠, Brian Iwana, Seiichi Uchida

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Invariant Information Clusteringの挙動解析

    北島和樹, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 画像照合を用いた手書き数式認識結果の検証

    KhayTze Peong, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Transformerを用いたアウトライン文字認識

    永田悠祐, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Vision Transformerを用いた多フォント文字認識

    大峠仁輝, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Vision Transformerを用いた数字画像の欠損補間

    中鶴 慧, 内田誠一

    電気・情報関係学会九州支部連合大会  2021年9月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Education and Research of Mathematics, Data Science, and Artificial Intelligence in Kyushu University 招待 国際会議

    Seiichi Uchida

    Kyushu University Institute for Asian and Oceanian Studies (Q-AOS) Brown Bag Seminar Series #24  2021年10月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • クラス情報を考慮したEnergy-based Modelによる時系列予測手法の提案

    山縣将貴, 内田誠一, 早志英朗

    情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会  2022年1月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • Self-Attentionによる非局所構造の利用状況解析

    大峠仁輝, 内田誠一

    電子情報通信学会2022年総合大会  2022年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • 深層学習によるキウイフルーツ果実成熟応答における新規cis-trans 相互作用ネットワークの解明

    桒田 恵理子, 竹下 孔喜, 藤田 尚子, 牛島 幸一郎, 久保 康隆, 内田 誠一, 赤木 剛

    日本育種学会第141回講演会  2022年3月 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  • オープンエデュケーション&オープンサイエンスwithオープンマインド : 九州大学におけるデータサイエンス教育—「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)プラス」選定校における教育実践取組みの紹介(その1)

    内田 誠一

    大学教育と情報  2022年6月 

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    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

  • 集合距離学習による手書き数式認識結果の事後補正

    ピョン ケイジ, 松尾 信之介, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2022年7月 

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    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 識別器の斟酌学習

    本田 康祐, 内田 誠一, 末廣 大貴

    画像の認識・理解シンポジウム  2022年7月 

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    記述言語:その他  

    国名:その他  

  • 画素レベルVision Transformerによるフォント画像の欠損補完

    中鶴 慧, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2022年7月 

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    記述言語:その他  

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  • 多目的最適化問題の一意解のための特異点論応用

    内田 誠一, 加葉田 雄太朗

    画像の認識・理解シンポジウム  2022年7月 

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  • 単語画像から言語情報を取り除けるか?

    安河内 直哉, 原口 大地, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2022年7月 

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  • コンテキストを考慮したテキストデザインの自動推薦

    下田 和, 原口 大地, 内田 誠一, 山口 光太

    画像の認識・理解シンポジウム  2022年7月 

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  • Vision Transformerによるパッチベース文字認識

    大峠 仁輝, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2022年7月 

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  • Transformer for Outline Font

    Yusuke Nagata, Jinki Otao, Daichi Haraguchi, Seiichi Uchida

    2022年7月 

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  • Shape-to-Impression Translation for Fonts

    Masaya Ueda, Akisato KImura, Seiichi Uchida

    2022年7月 

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  • Semi-Supervised Domain Adaptation for Class-Imbalanced Dataset

    Shota Harada, Ryoma Bise, Kengo Araki, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Mariyo Kurata-Rokutan, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, Seiichi Uchida

    2022年7月 

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    国名:その他  

  • Learning Top-Rank Pairs Discloses Reliable Signatures in Writer-Independent Signature Verification

    Xiaotong Ji, Yan Zheng, Daiki Suehiro, Seiichi Uchida

    2022年7月 

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  • Impressions-to-Font with Missing Labels

    Seiya Matsuda, Akisato Kimura, Seiichi Uchida

    2022年7月 

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  • Attention機構による深層時間ワーピング

    松尾 信之介, Xiaomeng Wu, Gantugs Atarsaikhan, 木村 昭悟, 柏野 邦夫, Brian Kenji Iwana, 内田 誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2022年7月 

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  • 数理・データサイエンスを学ぶということ:九州大学の実施例を中心に 招待

    内田誠一

    令和4年度鹿児島大学共通教育センターFD講演会  2022年9月 

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  • 医学で役に立ちそうなAIの最新技術・研究の動向 招待

    内田誠一

    久留米大学バイオ統計学フォーラム  2022年9月 

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  • バイオメディカル画像解析に関する Label efficient learning 招待

    内田誠一, 備瀬竜馬

    第31回日本バイオイメージング学会学術集会 「シンポジウム 1 バイオイメージングと情報の協奏」  2022年9月 

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  • 或る画像情報学研究者の日々~ 何を面白がって生きているのか? 招待

    内田誠一

    学術変革領域「挑戦的両性花原理」 若手の会  2022年10月 

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  • What are characters (Keynote Speech) 招待

    Seiichi Uchida

    MIRAI2.0 Research & Innovation Week 2022, Parallel Scientific Session: Exciting Trends in Applied AI  2022年11月 

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  • オンライン予測理論に基づく擬似ラベル手法によるクラス比率からの学習

    松尾信之介, 備瀬竜馬, 内田誠一, 末廣大貴

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会(RPMU)  2022年12月 

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  • 重症度が連続的に変化する医用生成画像を用いたデータ拡張法

    竹崎隼平, 田中聖人, 内田誠一, 門田健明

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会(RPMU)  2022年12月 

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  • 事例報告:九州大学および九州・沖縄ブロックにおける実践状況 招待

    内田誠一

    R4東海地区大学教育研究会研究大会  2022年12月 

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  • TextVQAタスクの正答可能性判定

    中村亘岐, 内田誠一

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会(RPMU)  2022年12月 

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  • Challenges beyond recognition 招待

    Seiichi Uchida

    1st Workshop on Deep Document Understanding (DeepDoc2022), in conjunction with ICFHR2022  2022年12月 

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  • 文字とは何か? --- 画像情報学的視点からの文字の機能解明 招待

    内田誠一

    中部大学 2022年度 第7回 CMSAIコロキウム  2023年1月 

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  • 撮影順序情報を活用した潰瘍性大腸炎分類モデルの提案

    原田翔太, 備瀬竜馬, 田中聖人, 内田誠一

    情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会  2023年1月 

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  • Knowledge Distillation using a Multiple Reference Teacher

    2023年1月 

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  • [ショートペーパー]Deformable Convolutionによる局所変形特徴抽出の試み

    北島和樹, 内田誠一

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)  2023年3月 

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  • 部分的なラベル比率からの学習

    松尾信之介, 末廣大貴, 内田誠一, 備瀬竜馬

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)  2023年3月 

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  • 画像情報学研究者から見た文字の魅力 招待

    内田誠一

    九州大学「ウェル・ビーイングの実現に貢献する高度人文情報人材養成プログラム:人文学×データサイエンスによる『人文情報学』大学院の設置」発足記念シンポジウム 「データサイエンスと人文学の協働による研究・教育の可能性」  2023年3月 

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  • バイオデータ解析に使えそうな機械学習 招待

    内田誠一

    新学術領域研究シンギュラリティ生物学成果公開シンポジウム  2023年3月 

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  • クラス分類性能均衡化のためのBoosting

    斉藤優也, 松尾信之介, 内田誠一, 末廣大貴

    電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBIS-ML)  2023年3月 

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  • Transformerによる輪郭欠損補完

    永田悠祐, 内田誠一

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)  2023年3月 

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  • 画像解析AIに関する最近の動向 招待

    内田誠一

    九州大学整形外科学教室 第450回 MOC会  2023年4月 

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  • 機械学習によるカーニング

    中鶴慧, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • 敵対的攻撃に頑健な文字のデザインをめざして

    片岡蓮太郎, 木村昭悟, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • 情景内単語の選択的消去

    三谷勇人, 木村昭悟, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • 対照学習における注意とその応用

    原口大地, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • 実データと機械学習を組み合わせて楽しむ 招待

    内田誠一

    精密工学会 画像応用技術専門委員会 2023年度第2回研究会  2023年7月 

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  • 多目的最適化問題の一意解のための特異点論応用(第二報)

    内田誠一, 加葉田雄太郎

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • 事前学習済みU-Netによる画像処理パイプライン

    竹崎隼平, Weizhi Shi, Gantugs Atarsaikhan, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • スタイル特徴は演算可能か?

    近藤徹多, 原口大地, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • クラスの順序関係を利用した半教師付きドメイン適応

    原田翔太, 備瀬竜馬, 田中聖人, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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    国名:その他  

  • アウトライン推定を用いた情景内文字編集へ向けて

    大峠仁輝, 原口大地, 下田和, 山口光太, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • WSIに対する部分的なラベル比率からの学習

    松尾信之介, 末廣大貴, 内田誠一, 伊藤寛朗, 寺田和弘, 吉澤明彦, 備瀬竜馬

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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    国名:その他  

  • Self Attention機構を用いた画像単位でのデータ拡張の適応的選択

    山田敏輝, 内田誠一, 原田翔太

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • Regional Diffusionによる手書き数式認識結果の事後補正

    ピョンケイジ, Xiaomeng Wu, 内田誠一

    画像の認識・理解シンポジウム  2023年7月 

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  • Energy-based modelを用いた信頼度較正と疑似ラベル学習への