2024/09/20 更新

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カワサキ ヒロシ
川崎 洋
KAWASAKI HIROSHI
所属
システム情報科学研究院 情報知能工学部門 教授
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)
理学部 数学科(併任)
職名
教授
連絡先
メールアドレス
電話番号
0928023571
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研究分野

  • 情報通信 / 知能情報学

学位

  • 博士(工学)

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ: 生体医工学

    研究キーワード: 生体医工学

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: コンピュータ・ビジョン

    研究キーワード: コンピュータ・ビジョン

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: コンピュータ・グラフィクス

    研究キーワード: コンピュータ・グラフィクス

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: ITS

    研究キーワード: ITS

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: AR/VR/MR

    研究キーワード: AR/VR/MR

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: コンピュータビジョン・コンピュータグラフィックス・AR/VR/MR

    研究キーワード: コンピュータビジョン・コンピュータグラフィックス・AR/VR/MR

    研究期間: 2017年4月

受賞

  • 2022年IEEE福岡支部学生研究奨励賞

    2023年3月   IEEE  

  • 2022年IEEE福岡支部学生研究奨励賞

    2023年3月   IEEE  

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  • MIRU学生奨励賞

    2022年7月   第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   Hitoshi Teshima1,Naoki Wake,Diego Thomas,Yuta Nakashima,Hiroshi Kawasaki,Katsushi Ikeuchi, "Type-Aware Conversational Gesture Generation Using TED Gesture Libraries"

  • MIRU学生奨励賞

    2022年7月   第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  

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    Hitoshi Teshima1,Naoki Wake,Diego Thomas,Yuta Nakashima,Hiroshi Kawasaki,Katsushi Ikeuchi, "Type-Aware Conversational Gesture Generation Using TED Gesture Libraries"

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  • 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・卒論・優秀賞

    2022年5月   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(CVIM)   白川 嵩大, Diego Thomas, 川崎 洋, "実在しない顔画像とその表情アニメーション生成のためのGANと微分可能レンダラーによる3D及びNeRFモデル生成"

  • 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・卒論・優秀賞

    2022年5月   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(CVIM)  

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    白川 嵩大, Diego Thomas, 川崎 洋, "実在しない顔画像とその表情アニメーション生成のためのGANと微分可能レンダラーによる3D及びNeRFモデル生成"

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  • CVIM研究会 奨励賞

    2022年3月   IPSJ CVIM研究会   岩口 尭史1,a) 久保 尋之2 川崎 洋, 微分可能レンダリングによるコースティクス画像からの鏡面反射物体の形状復元

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    くもりガラスの背面の形状やテクスチャの情報を取得する

  • CVIM研究会 奨励賞

    2022年3月   IPSJ CVIM研究会  

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    岩口 尭史1,a) 久保 尋之2 川崎 洋, 微分可能レンダリングによるコースティクス画像からの鏡面反射物体の形状復元

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  • 学生奨励賞

    2020年8月   樋口雄介, 古川亮, 川崎洋, 佐川立昌 "時空間レーザースペックルパターンの低次元埋め込みによる物体表面の微小運動の推定" 第23回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2020), 4 pages, 8.2020

  • Best paper award (one out of 200 submissions)

    2019年11月   The Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology (PSIVT)  

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    Sayo Akihiko, Onizuka Hayato, Thomas Diego, Nakashima Yuta, Kawasaki Hirosh, Ikeuchi Katsushi

  • ベストポスターペーパー賞

    2019年2月   IW-FCV2019   Best Poster Paper Award

  • Best Poster Paper Award

    2019年2月   Maxence Remy, Hideo Saito and Hiroshi Kawasaki "Merging SLAM and photometric stereo for 3D reconstruction with a moving camera" 25th International Workshop on Frontiers of Computer Vision, 4pages, 2.2019

  • ベストスチューデントオーラルプレゼンテーション賞

    2018年10月   MPR2018   the best student oral presentation award (only one from over 20 submissions)

  • Best student oral presentation award (only one from over 20 submissions)

    2018年10月  

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    Kazuto Ichimaru, Ryo Furukawa and Hiroshi Kawasaki
    "Underwater dense dynamic shape reconstruction using Multi-scale CNN"
    The 14th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics, 8pages, 10.2018

  • ベストペーパー賞

    2018年9月   CARE 2018 with MICCAI2018   KUKA Best paper award (the 3rd place of entire submission)

  • KUKA Best paper award (the 3rd place of entire submission)ア賞

    2018年9月  

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    Ryo Furukawa, Masaki Mizomori, Shinsaku Hiura, Shiro Oka, Shinji Tanaka, Hiroshi Kawasaki
    "Wide-area shape reconstruction by 3D endoscopic system based on CNN decoding, shape registration and fusion"
    The 5th International Workshop on Computer Assisted Robotics Endoscopy (CARE 2018) in conjunction with MICCAI 2018, 12pages, 9.2018

  • 学生奨励賞

    2018年8月  

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    Akihiko Sayo, Ryosuke Kimura, Fabian Lorenzo Dayrit, Yuta Nakashima, Hiroshi Kawasaki, Ambrosio Blanco, Katsushi Ikeuchi
    "Synthesis of human shape in loose cloth using eigen-deformation"
    第21回画像の認識・理解シンポジウム, OS5-S3, 4pages, 8.2018

  • 優秀研究発表賞受賞(映像情報メディア学会)

    2018年6月   Visual Computing (VC)シンポジウム2018   物体表面上の熱伝播と画像データベースを基にした時間経過により成長する水滴形状表現

  • 優秀研究発表賞受賞

    2018年6月   映像情報メディア学会  

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    三鴨道弘, 川崎洋
    "物体表面上の熱伝播と画像データベースを基にした時間経過により成長する水滴形状表現"
    Visual Computing (VC)シンポジウム2018, 6pages, 6.2018

  • ベストプレゼンテーション賞

    2017年11月   PSIVT   Best Presentation Paper Award

  • CVIM研究会 奨励賞

    2017年11月   IPSJ CVIM研究会  

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    平尾勇人, 日浦慎作, 古川亮, 川崎洋
    "複数投影パターンの重ね合わせにより複数深度に異なる情報を提示するためのパターン最適化手法"

  • Best Presentation Paper Award

    2017年11月   Ryo Furukawa, Masahito Naito, Daisuke Miyazaki, Masahi Baba, Shinsaku Hiura,Yoji Sanomura, Shinji Tanaka and Hiroshi Kawasaki "Auto-calibration method for active 3D endoscope system using silhouette of pattern projector" The proceedings of the eighth pacific-rim symposium on image and video technology (PSIVT 2017)

  • CVIM研究会 奨励賞?

    2017年11月   コンピュータビジョンとイメージメディア研究会   複数投影パターンの重ね合わせにより複数深度に異なる情報を提示するためのパターン最適化手法

  • KUKA award (the 3rd best paper)

    2017年9月   CARE   KUKA award (the 3rd best paper)

  • KUKA award (the 3rd best paper)

    2017年9月   Ryo Furukawa, Masahito Naito, Daisuke Miyazaki, Masahi Baba, Shinsaku Hiura, Yoji Sanomura, Shinji Tanaka, Hiroshi Kawasaki "3D endoscope system using asynchronously blinking grid pattern projection for HDR image synthesis" The proceedings of the 4th International Workshop, Computer Assisted and Robotics Endoscopy and Clinical Image-based Procedures (CARE 2017) Conjunction with MICCAI 2017

  • 学生奨励賞

    2017年8月   第20回画像の認識・理解シンポジウム   Student Encouragement Award

  • MIRU フロンティア賞

    2017年8月   Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki, Ryusuke Sagawa "Depth and motion estimation from projected pattern's flow on object's surface" 第20回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)

  • 学生奨励賞

    2017年8月   Yuki Shiba, Satoshi Ono, Ryo Furukawa, Shinsaku Hiura, Hiroshi Kawasaki "Intra-frame motion encoding using high-fps structured light for temporal shape super-resolution" 第20回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)

  • MIRU フロンティア賞

    2017年8月   第20回画像の認識・理解シンポジウム   MIRU フロンティア賞

  • Best Paper Honorable mention

    2017年3月   WACV   Best Paper Honorable mention

  • 奨励賞

    2016年11月   CVIM研究会   複数プロジェクタの同時投影により複数の任意形状に異なるパターンを表現するプロジェクションマッピング

  • 学生奨励賞

    2016年8月   第19 回画像の認識・理解シンポジウム   Student Encouragement Award

  • 優秀学術賞

    2016年6月   画像センシングシンポジウム   DOEパターン投光器を用いた動的ステレオ3次元内視鏡

  • 学生奨励賞

    2016年3月   情報処理学会第78回全国大会   SNS データを用いたランドマークベースの記憶しやすい経路推薦システムの評価

  • Best paper award - runner up.

    2015年10月   CARE   Best paper award - runner up.

  • MIRU ベスト・インタラクティブ・セッション賞

    2015年7月   画像の認識・理解シンポジウム   スリット状符号化開口を備えたプロジェクタによる奥行き範囲の広いアクティブ3次元計測手法

  • 大会奨励賞

    2015年3月   第77回情報処理学会全国大会   ジオタグ付きツイート分析による群集存在確率辞書の構築

  • ベストペーパー賞

    2015年3月   インタラクション2015   点と線と面のランドマークによる 道路地図に頼らないナビゲーション・システム

  • Gold prize Best Paper Award

    2014年10月   IEVC   Gold prize Best Paper Award

  • MIRU優秀論文賞受賞

    2014年7月   画像の認識・理解シンポジウム   MIRU優秀論文賞受賞

  • ?平成27年度日本生体医工学会論文賞・阪本賞

    2014年7月   平成27年度日本生体医工学会   グリッドアクティブステレオを用いた三次元消化器内視鏡におけるキャリブレーション手法

  • 山下記念研究賞

    2014年3月   情報処理学会研究報告   焦点距離の異なる複数パターンを投影可能なプロジェクタによるDepth from Defocus手法

  • 優秀発表賞

    2013年2月   第150回グラフィクスとCAD研究発表会   ライブカメラ画像および風予報に基づく 桜島の降灰予測システムの開発

  • 優秀論文賞

    2012年12月   第11回ITSシンポジウム2012   自車位置推定のための複数車載カメラ映像の効率的な時空間 マッチング手法

  • 全国大会優秀賞?

    2012年6月   人工知能学会全国大会(第26回)   ゴミ袋に貼付された歪んだ2次元コードの復号

  • IPSJ Transactions on CVA Outstanding Paper Award

    2012年3月   IPSJ   IPSJ Transactions on CVA Outstanding Paper Award

  • MIRU長尾賞(ベストペーパー賞)

    2011年7月   第14回画像の認識・理解シンポジウム   平行線投影を用いた連続領域の検出による高密度なワンショット形状復元

  • 最優秀論文賞候補

    2011年7月   第14回画像の認識・理解シンポジウム   多視点プロジェクタ・カメラシステムによる動的シーンの再構成手法

  • 情報処理学会山下記念研究賞?

    2011年3月   情報処理学会CVIM研究会   近赤外ワンショット形状計測による動体 3D 映像撮影

  • ベストポスター賞

    2010年12月   第9回ITSシンポジウム2010   車載カメラ映像の時空間マッチングによる自車位置推定

  • ベストペーパーアワード

    2010年11月   PSIVT   Best Paper Award

  • 最優秀論文賞候補

    2010年7月   第13回画像の認識・理解シンポジウム   Belief-Propagationによる高密度なグリッドパターン検出及びデブルーイン系列を用いた高速動物体のロバストな三次元計測手法

  • 電気学会優秀論文発表賞A?

    2009年12月   電気学会の一般産業研究会   デブルーイン系列とBelief-Propagationを用いた高密度ラインパターン検出による高速動体の 3次元計測手法

  • ベスト・デモンストレーション賞?

    2009年7月   第12回 画像の認識・理解シンポジウム論文集   デブルーイン系列とBelief-Propagationを用いた高密度ラインパターン 検出による高速動体の3次元計測手法

  • ベスト・インタラクティブ・セッション賞?

    2009年7月   第12回 画像の認識・理解シンポジウム論文集   移動カメラ映像の障害物除去のための時空間画像フィルタの提案

  • ベスト・インタラクティブ・セッション賞?

    2008年7月   第12回 画像の認識・理解シンポジウム論文集   複数系列の車載全方位カメラ画像の対応付けによる広域都市モデル構築

  • ACCV?ベストペーパーアワード

    2007年11月   ACCV   ACCV Best Paper Award

  • ベスト・インタラクティブ・セッション賞?

    2007年7月   画像の認識・理解シンポジウム   共面性情報を用いた影による自由曲面形状の復元手法

  • 最優秀論文候補

    2006年7月   画像の認識・理解シンポジウム   ラインレーザの自己校正による3次元復元手法 アクティブ 3 次元計測における最小構成システムについての提案

  • Best Interactive Session Paper Award

    2005年7月   画像の認識・理解シンポジウム予稿集   空間コード化法を用いた未校正ステレオシステムによる 密な3次元形状復元

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論文

  • Specular Object Reconstruction Behind Frosted Glass by Differentiable Rendering 査読 国際誌

    Takafumi Iwaguchi, Hiroyuki Kubo, Hiroshi Kawasaki

    Winter Conference on Applications of Computer Vision 2024   2025年1月

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    記述言語:英語  

  • Specular Object Reconstruction behind Frosted Glass by Differentiable Rendering 査読 国際誌

    Iwaguchi T., Kubo H., Kawasaki H.

    Proceedings - 2024 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2024   4035 - 4044   2025年1月   ISBN:9798350318920

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

    This paper addresses the problem of reconstructing scenes behind optical diffusers, which is common in applications such as imaging through frosted glass. We propose a new approach that exploits specular reflection to capture sharp light distributions with a point light source, which can be used to detect reflections in low signal-to-noise scenarios. In this paper, we propose a rasterizer-based differentiable renderer to solve this problem by minimizing the difference between the captured and rendered images. Because our method can simultaneously optimize multiple observations for different light source positions, it is confirmed that ambiguities of the scene are efficiently eliminated by increasing the number of observations. Experiments show that the proposed method can reconstruct a scene with several mirror-like objects behind the diffuser in both simulated and real environments.

    DOI: 10.1109/WACV57701.2024.00400

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/wacv/wacv2024.html#IwaguchiKK24

  • Virtual reality-based site layout planning for building design

    Jarrin, F; Koga, Y; Thomas, D; Kawasaki, H

    AUTOMATION IN CONSTRUCTION   167   2024年11月   ISSN:0926-5805 eISSN:1872-7891

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    出版者・発行元:Automation in Construction  

    This paper addresses the challenge of integrating optimized design solutions in Site Layout Planning (SLP) through Virtual Reality (VR), questioning how VR simulations can enhance their acceptance. The methodology involves a multi-objective optimization model that evaluates critical factors like earthwork volume, cost, and environmental impact, integrated into a VR framework for interactive participant evaluations. Results show a notable 48.3% increase in decision-making accuracy among participants using VR, highlighting VR's potential to significantly improve comprehension and application of complex data-driven designs in SLP. This underlines the transformative impact of VR on enhancing stakeholder engagement and optimizing design outcomes. Future research will broaden the participant base and further investigate the long-term effects of VR integration in professional environments.

    DOI: 10.1016/j.autcon.2024.105690

    Web of Science

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  • Depth Reconstruction with Neural Signed Distance Fields in Structured Light Systems 査読 国際誌

    Rukun Qiao, Hiroshi Kawasaki, Hongbin Zha

    2024 International Conference on 3D Vision (3DV)   2024年3月

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    記述言語:英語  

  • Calibration-free structured-light-based 3D scanning system in laparoscope for robotic surgery 査読 国際誌

    Furukawa, R; Chen, EL; Sagawa, R; Oka, S; Kawasaki, H

    HEALTHCARE TECHNOLOGY LETTERS   11 ( 11(2-3) )   196 - 205   2024年3月   ISSN:2053-3713 eISSN:2053-3713

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Healthcare Technology Letters  

    Accurate 3D shape measurement is crucial for surgical support and alignment in robotic surgery systems. Stereo cameras in laparoscopes offer a potential solution; however, their accuracy in stereo image matching diminishes when the target image has few textures. Although stereo matching with deep learning has gained significant attention, supervised learning requires a large dataset of images with depth annotations, which are scarce for laparoscopes. Thus, there is a strong demand to explore alternative methods for depth reconstruction or annotation for laparoscopes. Active stereo techniques are a promising approach for achieving 3D reconstruction without textures. In this study, a 3D shape reconstruction method is proposed using an ultra-small patterned projector attached to a laparoscopic arm to address these issues. The pattern projector emits a structured light with a grid-like pattern that features node-wise modulation for positional encoding. To scan the target object, multiple images are taken while the projector is in motion, and the relative poses of the projector and a camera are auto-calibrated using a differential rendering technique. In the experiment, the proposed method is evaluated by performing 3D reconstruction using images obtained from a surgical robot and comparing the results with a ground-truth shape obtained from X-ray CT.

    DOI: 10.1049/htl2.12083

    Web of Science

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    PubMed

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  • ActiveNeuS: Neural Signed Distance Fields for Active Stereo 査読 国際誌

    Kazuto Ichimaru, Takaki Ikeda, Diego Thomas, Takafumi Iwaguchi, Hiroshi Kawasaki

    2024 International Conference on 3D Vision (3DV)   2024年3月

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    記述言語:英語  

  • Editor's Note: Special Issue on Physics-Based Vision Meets Deep Learning

    You, SD; Li, Y; Fu, Y; Shi, BX; Kawakami, R; Tan, RT; Kawasaki, H

    INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION   132 ( 3 )   632 - 632   2024年3月   ISSN:0920-5691 eISSN:1573-1405

  • Deep learning approach using SPECT-to-PET translation for attenuation correction in CT-less myocardial perfusion SPECT imaging(タイトル和訳中)

    Kawakubo Masateru, Nagao Michinobu, Kaimoto Yoko, Nakao Risako, Yamamoto Atsushi, Kawasaki Hiroshi, Iwaguchi Takafumi, Matsuo Yuka, Kaneko Koichiro, Sakai Akiko, Sakai Shuji

    Annals of Nuclear Medicine   38 ( 3 )   199 - 209   2024年3月   ISSN:0914-7187

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    記述言語:英語   出版者・発行元:(一社)日本核医学会  

  • Efficient Acquisition of hyper-spectral subsurfacescattering by parallel line light illumination 査読 国際誌

    Miyu Yano, Takafumi Iwaguchi, Hiroshi,Kawasaki and Hiroyuki Kubo

    In Proc. International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV)   2024年2月

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    記述言語:英語  

  • Efficient Acquisition of hyper-spectral subsurfacescattering by parallel line light illumination 査読 国際誌

    Miyu Yano, Takafumi Iwaguchi, Hiroshi, Kawasaki and Hiroyuki Kubo

    In Proc. International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV)   2024年2月

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    記述言語:英語  

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  • 進化型多目的最適化を用いた視覚的情報秘匿用の符号化開口の設計

    横川 優, 太田 和宏, 水俣 友希, 川崎 洋, 長原 一, 小野 智司

    人工知能学会全国大会論文集   JSAI2024 ( 0 )   4I3GS704 - 4I3GS704   2024年   eISSN:27587347

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人 人工知能学会  

    <p>符号化開口は,通常は円形であるカメラの絞り部分の形状を,2次元の複雑なパターンに置き換える技術である.本研究は,符号化開口の用途拡大を目的とする.符号化開口技術は,タスクに応じて開口形状を設計する必要があり,ボケ除去や深度推定等を可能とする特徴を持つ.本研究では,情報秘匿用の符号化開口の設計方式を提案する.提案する手法は,情報秘匿に適した開口形状およびカバー画像に付与する摂動パターンを,多目的遺伝的アルゴリズムにより同時に設計する.秘匿情報が含まれた画像をランダムドットのように見えるカバー画像で隠し,摂動付与と逆畳み込みを行うことで,合焦距離における秘匿情報の被視認性を最小化する.これにより,焦点距離外にある撮影距離において,特定の開口(鍵開口)を用いて秘匿化画像を撮影したときにのみ秘匿情報が復号可能となる.また,鍵開口以外の開口では復号精度を最小化する.実験により,合焦距離において秘匿情報の視認が困難な秘匿化画像と,合焦範囲外の特定の距離において秘匿情報を復号可能な符号化開口の設計が可能であることを確認した.</p>

    DOI: 10.11517/pjsai.jsai2024.0_4i3gs704

    CiNii Research

  • Gated SPECT-Derived Myocardial Strain Estimated From Deep-Learning Image Translation Validated From N-13 Ammonia PET

    Kawakubo M., Nagao M., Yamamoto A., Kaimoto Y., Nakao R., Kawasaki H., Iwaguchi T., Inoue A., Kaneko K., Sakai A., Sakai S.

    Academic Radiology   2024年   ISSN:10766332

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Academic Radiology  

    Rationale and Objectives: This study investigated the use of deep learning-generated virtual positron emission tomography (PET)-like gated single-photon emission tomography (SPECTVP) for assessing myocardial strain, overcoming limitations of conventional SPECT. Materials and Methods: SPECT-to-PET translation models for short-axis, horizontal, and vertical long-axis planes were trained using image pairs from the same patients in stress (720 image pairs from 18 patients) and resting states (920 image pairs from 23 patients). Patients without ejection-fraction changes during SPECT and PET were selected for training. We independently analyzed circumferential strains from short-axis-gated SPECT, PET, and model-generated SPECTVP images using a feature-tracking algorithm. Longitudinal strains were similarly measured from horizontal and vertical long-axis images. Intraclass correlation coefficients (ICCs) were calculated with two-way random single-measure SPECT and SPECTVP (PET). ICCs (95% confidence intervals) were defined as excellent (≥ 0.75), good (0.60–0.74), moderate (0.40–0.59), or poor (≤ 0.39). Results: Moderate ICCs were observed for SPECT-derived stressed circumferential strains (0.56 [0.41–0.69]). Excellent ICCs were observed for SPECTVP-derived stressed circumferential strains (0.78 [0.68–0.85]). Excellent ICCs of stressed longitudinal strains from horizontal and vertical long axes, derived from SPECT and SPECTVP, were observed (0.83 [0.73–0.90], 0.91 [0.85–0.94]). Conclusion: Deep-learning SPECT-to-PET transformation improves circumferential strain measurement accuracy using standard-gated SPECT. Furthermore, the possibility of applying longitudinal strain measurements via both PET and SPECTVP was demonstrated. This study provides preliminary evidence that SPECTVP obtained from standard-gated SPECT with postprocessing potentially adds clinical value through PET-equivalent myocardial strain analysis without increasing the patient burden.

    DOI: 10.1016/j.acra.2024.06.047

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    PubMed

  • Depth Reconstruction with Neural Signed Distance Fields in Structured Light Systems 査読 国際誌

    Qiao, RK; Kawasaki, H; Zha, HB

    2024 INTERNATIONAL CONFERENCE IN 3D VISION, 3DV 2024   770 - 779   2024年   ISSN:2378-3826 ISBN:979-8-3503-6246-6 eISSN:2475-7888

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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)   出版者・発行元:Proceedings - 2024 International Conference on 3D Vision, 3DV 2024  

    We introduce a novel depth estimation technique for multi-frame structured light setups using neural implicit representations of 3D space. Our approach employs a neural signed distance field (SDF), trained through self-supervised differentiable rendering. Unlike passive vision, where joint estimation of radiance and geometry fields is necessary, we capitalize on known radiance fields from projected patterns in structured light systems. This enables isolated optimization of the geometry field, ensuring convergence and network efficacy with fixed device positioning. To enhance geometric fidelity, we incorporate an additional color loss based on object surfaces during training. Real-world experiments demonstrate our method's superiority in geometric performance for few-shot scenarios, while achieving comparable results with increased pattern availability.

    DOI: 10.1109/3DV62453.2024.00040

    Web of Science

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/3dim/3dv2024.html#QiaoKZ24

  • ActiveNeuS: Neural Signed Distance Fields for Active Stereo 査読 国際誌

    Ichimaru, K; Ikeda, T; Thomas, D; Iwaguchi, T; Kawasaki, H

    2024 INTERNATIONAL CONFERENCE IN 3D VISION, 3DV 2024   539 - 548   2024年   ISSN:2378-3826 ISBN:979-8-3503-6246-6 eISSN:2475-7888

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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)   出版者・発行元:Proceedings - 2024 International Conference on 3D Vision, 3DV 2024  

    3D-shape reconstruction in extreme environments, such as low illumination or scattering condition, has been an open problem and intensively researched. Active stereo is one of potential solution for such environments for its robustness and high accuracy. However, active stereo systems usually consist of specialized system configurations with complicated algorithms, which narrow their application. In this paper, we propose Neural Signed Distance Field for active stereo systems to enable implicit correspondence search and triangulation in generalized Structured Light. With our technique, textureless or equivalent surfaces by low light condition are successfully reconstructed even with a small number of captured images. Experiments were conducted to confirm that the proposed method could achieve state-of-the-art reconstruction quality under such severe condition. We also demonstrated that the proposed method worked in an underwater scenario.

    DOI: 10.1109/3DV62453.2024.00014

    Web of Science

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/3dim/3dv2024.html#IchimaruITIK24

  • Deep learning approach using SPECT-to-PET translation for attenuation correction in CT-less myocardial perfusion SPECT imaging 査読 国際誌

    Kawakubo, M; Nagao, M; Kaimoto, Y; Nakao, R; Yamamoto, A; Kawasaki, H; Iwaguchi, T; Matsuo, Y; Kaneko, K; Sakai, A; Sakai, S

    ANNALS OF NUCLEAR MEDICINE   38 ( 38(3) )   199 - 209   2023年12月   ISSN:0914-7187 eISSN:1864-6433

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Annals of Nuclear Medicine  

    Objective: Deep learning approaches have attracted attention for improving the scoring accuracy in computed tomography-less single photon emission computed tomography (SPECT). In this study, we proposed a novel deep learning approach referring to positron emission tomography (PET). The aims of this study were to analyze the agreement of representative voxel values and perfusion scores of SPECT-to-PET translation model-generated SPECT (SPECTSPT) against PET in 17 segments according to the American Heart Association (AHA). Methods: This retrospective study evaluated the patient-to-patient stress, resting SPECT, and PET datasets of 71 patients. The SPECTSPT generation model was trained (stress: 979 image pairs, rest: 987 image pairs) and validated (stress: 421 image pairs, rest: 425 image pairs) using 31 cases of SPECT and PET image pairs using an image-to-image translation network. Forty of 71 cases of left ventricular base-to-apex short-axis images were translated to SPECTSPT in the stress and resting state (stress: 1830 images, rest: 1856 images). Representative voxel values of SPECT and SPECTSPT in the 17 AHA segments against PET were compared. The stress, resting, and difference scores of 40 cases of SPECT and SPECTSPT were also compared in each of the 17 segments. Results: For AHA 17-segment-wise analysis, stressed SPECT but not SPECTSPT voxel values showed significant error from PET at basal anterior regions (segments #1, #6), and at mid inferoseptal regions (segments #8, #9, and #10). SPECT, but not SPECTSPT, voxel values at resting state showed significant error at basal anterior regions (segments #1, #2, and #6), and at mid inferior regions (segments #8, #9, and #11). Significant SPECT overscoring was observed against PET in basal-to-apical inferior regions (segments #4, #10, and #15) during stress. No significant overscoring was observed in SPECTSPT at stress, and only moderate over and underscoring in the basal inferior region (segment #4) was found in the resting and difference states. Conclusions: Our PET-supervised deep learning model is a new approach to correct well-known inferior wall attenuation in SPECT myocardial perfusion imaging. As standalone SPECT systems are used worldwide, the SPECTSPT generation model may be applied as a low-cost and practical clinical tool that provides powerful auxiliary information for the diagnosis of myocardial blood flow.

    DOI: 10.1007/s12149-023-01889-y

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  • Scale-preserving shape reconstruction from monocular endoscope image sequences by supervised depth learning 査読 国際誌

    Masuda, T; Sagawa, R; Furukawa, R; Kawasaki, H

    HEALTHCARE TECHNOLOGY LETTERS   11 ( 11(2-3) )   76 - 84   2023年12月   ISSN:2053-3713 eISSN:2053-3713

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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:Healthcare Technology Letters  

    Reconstructing 3D shapes from images are becoming popular, but such methods usually estimate relative depth maps with ambiguous scales. A method for reconstructing a scale-preserving 3D shape from monocular endoscope image sequences through training an absolute depth prediction network is proposed. First, a dataset of synchronized sequences of RGB images and depth maps is created using an endoscope simulator. Then, a supervised depth prediction network is trained that estimates a depth map from a RGB image minimizing the loss compared to the ground-truth depth map. The predicted depth map sequence is aligned to reconstruct a 3D shape. Finally, the proposed method is applied to a real endoscope image sequence.

    DOI: 10.1049/htl2.12064

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  • Underwater Image Enhancement by Transformer-based Diffusion Model with Non-uniform Sampling for Skip Strategy 査読 国際誌

    Yi Tang, Takafumi Iwaguchi, Hiroshi Kawasaki

    The 31st ACM International Conference on Multimedia   5419 - 5427   2023年10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)  

    水中において撮影された画像の画質を深層学習により教師なしで改善する手法を提案する。

    DOI: 10.48550/arXiv.2309.03445

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mm/mm2023.html#TangKI23

  • Online Adaptive Disparity Estimation for Dynamic Scenes in Structured Light Systems 査読 国際誌

    Rukun Qiao, Hiroshi Kawasaki, Hongbin Zha

    2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2023)   5419 - 5427   2023年10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: 10.48550/arXiv.2310.08934

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  • A Coded Aperture as a Key for Information Hiding Designed by Physics-in-the-Loop Optimization 査読 国際誌

    Minamata, T; Hamasaki, H; Kawasaki, H; Nagahara, H; Ono, S

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS   E107.D ( E107.D(1) )   29 - 38   2023年9月   ISSN:09168532 eISSN:17451361

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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:一般社団法人 電子情報通信学会  

    This paper proposes a novel application of coded apertures (CAs) for visual information hiding. CA is one of the representative computational photography techniques, in which a patterned mask is attached to a camera as an alternative to a conventional circular aperture. With image processing in the post-processing phase, various functions such as omnifocal image capturing and depth estimation can be performed. In general, a watermark embedded as high-frequency components is difficult to extract if captured outside the focal length, and defocus blur occurs. Installation of a CA into the camera is a simple solution to mitigate the difficulty, and several attempts are conducted to make a better design for stable extraction. On the contrary, our motivation is to design a specific CA as well as an information hiding scheme; the secret information can only be decoded if an image with hidden information is captured with the key aperture at a certain distance outside the focus range. The proposed technique designs the key aperture patterns and information hiding scheme through evolutionary multi-objective optimization so as to minimize the decryption error of a hidden image when using the key aperture while minimizing the accuracy when using other apertures. During the optimization process, solution candidates, i.e., key aperture patterns and information hiding schemes, are evaluated on actual devices to account for disturbances that cannot be considered in optical simulations. Experimental results have shown that decoding can be performed with the designed key aperture and similar ones, that decrypted image quality deteriorates as the similarity between the key and the aperture used for decryption decreases, and that the proposed information hiding technique works on actual devices.

    DOI: 10.1587/transinf.2023MUP0003

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  • Calibration-free structured-light-based 3D scanning system in laparoscope for robotic surgery 査読 国際誌

    Ryo Furukawa Elvis Chen Ryusuke Sagawa Shiro Oka Hiroshi Kawasaki

    Joint AE-CAI | CARE | OR 2.0 Workshop at MICCAI 2023   2023年8月

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    記述言語:英語  

  • ACT2G: Attention-based Contrastive Learning for Text-to-Gesture Generation 査読 国際誌

    Teshima, H; Wake, N; Thomas, D; Nakashima, Y; Kawasaki, H; Ikeuchi, K

    PROCEEDINGS OF THE ACM ON COMPUTER GRAPHICS AND INTERACTIVE TECHNIQUES   6 ( 3 )   35 - 17   2023年8月   eISSN:2577-6193

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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:Proceedings of the ACM on Computer Graphics and Interactive Techniques  

    Recent increase of remote-work, online meeting and tele-operation task makes people find that gesture for avatars and communication robots is more important than we have thought. It is one of the key factors to achieve smooth and natural communication between humans and AI systems and has been intensively researched. Current gesture generation methods are mostly based on deep neural network using text, audio and other information as the input, however, they generate gestures mainly based on audio, which is called a beat gesture. Although the ratio of the beat gesture is more than 70% of actual human gestures, content based gestures sometimes play an important role to make avatars more realistic and human-like. In this paper, we propose a attention-based contrastive learning for text-to-gesture (ACT2G), where generated gestures represent content of the text by estimating attention weight for each word from the input text. In the method, since text and gesture features calculated by the attention weight are mapped to the same latent space by contrastive learning, once text is given as input, the network outputs a feature vector which can be used to generate gestures related to the content. User study confirmed that the gestures generated by ACT2G were better than existing methods. In addition, it was demonstrated that wide variation of gestures were generated from the same text by changing attention weights by creators.

    DOI: 10.1145/3606940

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  • A Two-Step Approach for Interactive Animatable Avatars 査読 国際誌

    Kitamura, T; Iwamoto, N; Kawasaki, H; Thomas, D

    ADVANCES IN COMPUTER GRAPHICS, CGI 2023, PT II   14496   491 - 509   2023年8月   ISSN:0302-9743 ISBN:978-3-031-50071-8 eISSN:1611-3349

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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)   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 a two-step human body animation technique that generates pose-dependent detailed deformations in real-time on standard animation pipeline. In order to accomplish real-time animation, we utilize the template-based approach and represent pose-dependent deformations using 2D displacement maps. In order to generalize to totally new motions, we employ a two-step strategy: 1) the first step aligns the topology of the Skinned Multi-Person Linear Model (SMPL) [25] model to our proposed template model. 2) the second step models detailed clothes and muscles deformation for the specific motion. Our experimental results show that our proposed method can animate an avatar up to 30 times faster than baselines while keeping similar or even better level of details.

    DOI: 10.1007/978-3-031-50072-5_39

    Web of Science

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cgi/cgi2023-2.html#KitamuraIKT23

  • Scale-Preserving Shape Reconstruction from Monocular Endoscope Image Sequences by Supervised Depth Learning 査読 国際誌

    Takeshi Masuda Ryusuke Sagawa Ryo Furukawa Hiroshi Kawasaki

    Joint AE-CAI | CARE | OR 2.0 Workshop at MICCAI 2023   2023年8月

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    記述言語:英語  

  • Calibration-free structured-light-based 3D scanning system in laparoscope for robotic surgery 査読 国際誌

    Ryo Furukawa Elvis Chen Ryusuke Sagawa Shiro Oka Hiroshi Kawasaki

    Joint AE-CAI | CARE | OR 2.0 Workshop at MICCAI 2023   2023年8月

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    記述言語:英語  

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  • Generalization of pixel-wise phase estimation by CNN and improvement of phase-unwrapping by MRF optimization for one-shot 3D scan

    Harada Hiroto, Mikamo Michihiro, Furukawa Ryo, Sagawa Ryusuke, Kawasaki Hiroshi

    IEICE Proceeding Series   78   P2-19   2023年7月   eISSN:21885079

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    記述言語:英語   出版者・発行元:The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers  

    Active stereo technique using single pattern projection, a.k.a. one-shot 3D scan, have drawn a wide attention from industry, medical purposes, etc. One severe drawback of one-shot 3D scan is sparse reconstruction. In addition, since spatial pattern becomes complicated for the purpose of efficient embedding, it is easily affected by noise, which results in unstable decoding. To solve the problems, we propose a pixel-wise interpolation technique for one-shot scan, which is applicable to any types of static pattern if the pattern is regular and periodic. This is achieved by U-net which is pretrained by CG with efficient data augmentation algorithm. In the paper, to further overcome the decoding instability, we propose a robust correspondence finding algorithm based on Markov random field (MRF) optimization. We also propose a shape refinement algorithm based on b-spline and Gaussian kernel interpolation using explicitly detected laser curves. Experiments are conducted to show the effectiveness of the proposed method using real data with strong noises and textures.

    DOI: 10.34385/proc.78.p2-19

    CiNii Research

  • Multi-frame optimisation for active stereo with inverse renderingto obtain consistent shape and projector-camera posesfor 3D endoscopic system

    Furukawa, R; Mikamo, M; Sagawa, R; Okamoto, Y; Oka, S; Tanaka, S; Kawasaki, H

    COMPUTER METHODS IN BIOMECHANICS AND BIOMEDICAL ENGINEERING-IMAGING AND VISUALIZATION   11 ( 4 )   1178 - 1186   2023年7月   ISSN:2168-1163 eISSN:2168-1171

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization  

    3D measurement of inside human body becomes important and several techniques have been proposed. Among them, ultra-small pattern projector with off-the-shelf endoscope is promising because of stability, accuracy and cost-effectiveness. One drawback of the system is that since 3D shape is reconstructed for each frame while endoscope head is moving, they are not registered. In addition, shapes are distorted independently, since the position of the projector cannot be fixed to the head. In this paper, we propose a novel bundle adjust (BA) algorithm to solve both distortion and shape registration problems for a 3D endoscope system based on pattern projection. By using the proposed method, multiple measurements that potentially have scale inconsistencies and shape distortions are registered, with simultaneous correction of inter-frame inconsistencies. The effectiveness of the technique is proved for measurements of concave shapes made of clay, phantom models, and a real stomach of a pig.

    DOI: 10.1080/21681163.2022.2155578

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  • GENERALIZATION OF PIXEL-WISE PHASE ESTIMATION BY CNN AND IMPROVEMENT OF PHASE-UNWRAPPING BY MRF OPTIMIZATION FOR ONE-SHOT 3D SCAN 査読 国際誌

    Hiroto Harada, Michihiro Mikamo , Ryo Furukawa , Ryusuke Sagawa , Hiroshi Kawasaki

    18th International Conference on Machine Vision Applications   1 - 5   2023年7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: 10.48550/arXiv.2309.14824

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/mva/mva2023.html#HaradaMFSK23

  • Single and multi-frame auto-calibration for 3D endoscopy with differential rendering 査読 国際誌

    Furukawa, R; Sagawa, R; Oka, S; Tanaka, S; Kawasaki, H

    2023 45TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE & BIOLOGY SOCIETY, EMBC   1 - 5   2023年7月   ISSN:1557-170X ISBN:979-8-3503-2447-1 eISSN:1558-4615

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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)   出版者・発行元:Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS  

    The use of 3D measurement in endoscopic images offers practicality in cancer diagnosis, computer-assisted interventions, and making annotations for machine learning training data. An effective approach is the implementation of an active stereo system, using a micro-sized pattern projector and an endoscope camera, which has been intensively developed. One open problem for such a system is the necessity of strict and complex calibration of the projector-camera system to precisely recover the shapes. Moreover, since the head of an endoscope should have enough elasticity to avoid harming target objects, the positions of the pattern projector cannot be tightly fixed to the head, resulting in limited accuracy. A straightforward approach to the problem is applying auto-calibration. However, it requires special markers in the pattern or a highly accurate initial position for stable calibration, which is impractical for real operation. In the paper, we propose a novel auto-calibration method based on differential rendering techniques, which are recently proposed and drawing wide attention. To apply the method to an endoscopic system, where a diffractive optical element (DOE) is used, we propose a technique to simultaneously estimate the focal length of the DOE as well as the extrinsic parameters between a projector and a camera. We also propose a multi-frame optimization algorithm to jointly optimize the intrinsic and extrinsic parameters, relative pose between frames, and the entire shape.Clinical relevance - One-shot endoscopic measurement of depth information is a practical solution for cancer diagnosis, computer-assisted interventions, and making annotations for machine learning training data.

    DOI: 10.1109/EMBC40787.2023.10340381

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/embc/embc2023.html#0001SOTK23

  • Surface Normal Estimation From Optimized and Distributed Light Sources Using DNN-Based Photometric Stereo 査読

    Takafumi Iwaguchi, Hiroshi Kawasaki

    IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)   2023年1月

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    記述言語:英語  

    DOI: DOI: 10.1109/WACV56688.2023.00039

  • Underwater Image Enhancement by Transformer-based Diffusion Model with Non-uniform Sampling for Skip Strategy

    Tang, Y; Kawasaki, H; Iwaguchi, T

    PROCEEDINGS OF THE 31ST ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA, MM 2023   5419 - 5427   2023年   ISBN:979-8-4007-0108-5

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    出版者・発行元:MM 2023 - Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia  

    In this paper, we present an approach to image enhancement with diffusion model in underwater scenes. Our method adapts conditional denoising diffusion probabilistic models to generate the corresponding enhanced images by using the underwater images and the Gaussian noise as the inputs. Additionally, in order to improve the efficiency of the reverse process in the diffusion model, we adopt two different ways. We firstly propose a lightweight transformer-based denoising network, which can effectively promote the time of network forward per iteration. On the other hand, we introduce a skip sampling strategy to reduce the number of iterations. Besides, based on the skip sampling strategy, we propose two different non-uniform sampling methods for the sequence of the time step, namely piecewise sampling and searching with the evolutionary algorithm. Both of them are effective and can further improve performance by using the same steps against the previous uniform sampling. In the end, we conduct a relative evaluation of the widely used underwater enhancement datasets between the recent state-of-the-art methods and the proposed approach. The experimental results prove that our approach can achieve both competitive performance and high efficiency. Our code is available at https://github.com/piggy2009/DM-underwater.

    DOI: 10.1145/3581783.3612378

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  • Surface normal estimation from optimized and distributed light sources using DNN-based photometric stereo 査読

    Iwaguchi, T; Kawasaki, H

    2023 IEEE/CVF WINTER CONFERENCE ON APPLICATIONS OF COMPUTER VISION (WACV)   311 - 320   2023年   ISSN:2472-6737 ISBN:978-1-6654-9346-8

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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)   出版者・発行元:Proceedings - 2023 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2023  

    Photometric stereo (PS) is a major technique to recover surface normal for each pixel. However, since it assumes Lambertian surface and directional light to estimate the value, a large number of images are usually required to avoid the effects of outliers and noise. In this paper, we propose a technique to reduce the number of images by using distributed light sources, where the patterns are optimized by a deep neural network (DNN). In addition, to efficiently realize the distributed light, we use an optical diffuser with a video projector, where the diffuser is illuminated by the projector from behind, the illuminated area on the diffuser works as if an arbitrary-shaped area light. To estimate the surface normal using the distributed light source, we propose a near-light photometric stereo (NLPS) using DNN. Since optimization of the pattern of distributed light is achieved by a differentiable renderer, it is connected with NLPS network, achieving end-to-end learning. The experiments are conducted to show the successful estimation of the surface normal by our method from a small number of images.

    DOI: 10.1109/WACV56688.2023.00039

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/wacv/wacv2023.html#IwaguchiK23

  • Online Adaptive Disparity Estimation for Dynamic Scenes in Structured Light Systems

    Qiao, R; Kawasaki, H; Zha, H

    2023 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS (IROS)   11186 - 11193   2023年   ISSN:2153-0858 ISBN:978-1-6654-9190-7

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    出版者・発行元:IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems  

    In recent years, deep neural networks have shown remarkable progress in dense disparity estimation from dynamic scenes in monocular structured light systems. However, their performance significantly drops when applied in unseen environments. To address this issue, self-supervised online adaptation has been proposed as a solution to bridge this performance gap. Unlike traditional fine-tuning processes, online adaptation performs test-time optimization to adapt networks to new domains. Therefore, achieving fast convergence during the adaptation process is critical for attaining satisfactory accuracy. In this paper, we propose an unsupervised loss function based on long sequential inputs. It ensures better gradient directions and faster convergence. Our loss function is designed using a multi-frame pattern flow, which comprises a set of sparse trajectories of the projected pattern along the sequence. We estimate the sparse pseudo ground truth with a confidence mask using a filter-based method, which guides the online adaptation process. Our proposed framework significantly improves the online adaptation speed and achieves superior performance on unseen data. The code is available on https://github.com/CodePointer/TIDENet.

    DOI: 10.1109/IROS55552.2023.10342000

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  • Generalization of pixel-wise phase estimation by CNN and improvement of phase-unwrapping by MRF optimization for one-shot 3D scan

    Harada, H; Mikamo, M; Furukawa, R; Sagawa, R; Kawasaki, H

    2023 18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINE VISION AND APPLICATIONS, MVA   2023年   ISBN:978-4-88552-343-4

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    出版者・発行元:Proceedings of MVA 2023 - 18th International Conference on Machine Vision and Applications  

    Active stereo technique using single pattern projection, a.k.a. one-shot 3D scan, have drawn a wide attention from industry, medical purposes, etc. One severe drawback of one-shot 3D scan is sparse reconstruction. In addition, since spatial pattern becomes complicated for the purpose of efficient embedding, it is easily affected by noise, which results in unstable decoding. To solve the problems, we propose a pixel-wise interpolation technique for one-shot scan, which is applicable to any types of static pattern if the pattern is regular and periodic. This is achieved by U-net which is pre-trained by CG with efficient data augmentation algorithm. In the paper, to further overcome the decoding instability, we propose a robust correspondence finding algorithm based on Markov random field (MRF) optimization. We also propose a shape refinement algorithm based on b-spline and Gaussian kernel interpolation using explicitly detected laser curves. Experiments are conducted to show the effectiveness of the proposed method using real data with strong noises and textures.

    DOI: 10.23919/MVA57639.2023.10215780

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  • AutoEnhancer: Transformer on U-Net Architecture Search for Underwater Image Enhancement 査読

    Tang, Y; Iwaguchi, T; Kawasaki, H; Sagawa, R; Furukawa, R

    COMPUTER VISION - ACCV 2022, PT III   13843   120 - 137   2022年12月   ISSN:0302-9743 ISBN:978-3-031-26312-5 eISSN:1611-3349

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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)   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Deep neural architecture plays an important role in underwater image enhancement in recent years. Although most approaches have successfully introduced different structures (e.g., U-Net, generative adversarial network (GAN) and attention mechanisms) and designed individual neural networks for this task, these networks usually rely on the designer’s knowledge, experience and intensive trials for validation. In this paper, we employ Neural Architecture Search (NAS) to automatically search the optimal U-Net architecture for underwater image enhancement, so that we can easily obtain an effective and lightweight deep network. Besides, to enhance the representation capability of the neural network, we propose a new search space including diverse operators, which is not limited to common operators, such as convolution or identity, but also transformers in our search space. Further, we apply the NAS mechanism to the transformer and propose a selectable transformer structure. In our transformer, the multi-head self-attention module is regarded as an optional unit and different self-attention modules can be used to replace the original one, thus deriving different transformer structures. This modification is able to further expand the search space and boost the learning capability of the deep model. The experiments on widely used underwater datasets are conducted to show the effectiveness of the proposed method. The code is released at https://github.com/piggy2009/autoEnhancer.

    DOI: 10.1007/978-3-031-26313-2_8

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/accv/accv2022-3.html#TangIKSF22

  • Simultaneous estimation of projector and camera poses for multiple oneshot scan using pixel-wise correspondences estimated by U-Nets and GCN 査読

    Ryo Furukawa,Michihiro Mikamo,Hiroshi Kawasaki,Ryusuke Sagawa,Shiro Oka,Takahiro Kotachi,

    TCIV-Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization   Volume 10, ( No. 5 )   540 - 548   2022年10月

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    記述言語:英語  

    DOI: DOI: 10.1080/21681163.2022.2155578

  • ROBUST CALIBRATION-MARKER AND LASER-LINE DETECTION FOR UNDERWATER 3D SHAPE RECONSTRUCTION BY DEEP NEURAL NETWORK 査読

    Wang, HB; Iwaguchi, T; Kawasaki, H

    2022 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING, ICIP   4243 - 4247   2022年10月   ISSN:1522-4880 ISBN:978-1-6654-9620-9

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

    There are various demands for underwater 3D reconstruction, however, since most active stereo 3D reconstruction methods focus on the air environment, it is difficult to directly apply them to underwater due to the several critical reasons, such as refraction, water flow and severe attenuation. Typically, calibration-markers or laser-lines are strongly blurred and saturated by attenuation, which makes difficult to recover shape in the water. Another problem is that it is difficult to keep cameras, projectors and objects static in the water because of strong water flow, which prevents accurate calibration. In this paper, we propose a method to solve those problems by novel algorithm using deep neural network (DNN), epipolar constraint and specially designed devices. We also built a real system and tested it in the water, e.g., pool and sea. Experimental results confirmed the effectiveness of the proposed method. We also demonstrated real 3D scan in the sea.

    DOI: 10.1109/ICIP46576.2022.9897733

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icip/icip2022.html#WangIK22

  • MOTSLAM: MOT-assisted monocular dynamic SLAM using single-view depth estimation 査読

    Hanwei Zhang, Hideaki Uchiyama, Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki

    IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)   2022年10月

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    記述言語:英語  

    DOI: DOI: 10.1109/IROS47612.2022.9982280

  • Deep Gesture Generation for Social Robots Using Type-Specific Libraries 査読

    Hitoshi Teshima, Naoki Wake, Diego Thomas, Yuta Nakashima, Hiroshi Kawasaki, Katsushi Ikeuchi

    IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)   2022年10月

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    記述言語:英語  

    DOI: DOI: 10.1109/IROS47612.2022.9981734

  • Acquisition and Visualization of Micro-Vibration of a Sound Wave in 3D Space 査読

    Sagawa, R; Higuchi, Y; Furukawa, R; Kawasaki, H

    Journal of Robotics and Mechatronics   volume 34, ( No. 5 )   1024 - 1032   2022年10月   ISSN:09153942 eISSN:18838049

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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:富士技術出版株式会社  

    The acquisition of micro-vibrations is important for analyzing machinery. In the present study, we propose a method for measuring and visualizing the three-dimensional (3D) displacements of such microvibrations, especially in the case of sound waves propagating through space. The proposed method uses the speckle patterns of coherent light to measure the minute displacements. Speckle patterns are useful for detecting extremely small displacements owing to their sensitivity to the pose of the object. However, it is impossible to measure the displacement at each position because the pattern changes nonlinearly with respect to large depth changes. Therefore, a method of nonlinear low-dimensional embedding of the speckle pattern is proposed to analyze the displacements and extended to measure micro-displacements in a 3D space. We divided the 3D space into multiple slices and synchronously captured each speckle pattern. The displacements in the entire 3D space were simultaneously recovered by optimizing the embedded vectors, which were consistent in a 3D lattice. The propagation of sound waves in the 3D space was visualized using the volume-rendering technique. The experiments confirmed that the proposed method correctly measured the displacements by comparing them with the ground truth captured by microphones. We also visualized the wavefront of the sound wave propagating through space.

    DOI: 10.20965/jrm.2022.p1024

    Web of Science

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    CiNii Research

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  • Optimized depth fusion of multiple measurements by 3D endoscope based on active stereo technique 査読

    Ryo Furukawa, Michihiro,Mikam ,Ryusuke Sagawa, Yuki Okamoto, Shiro Oka, Shinji Tanaka, Hiroshi Kawasaki

    The joint 16th AE-CAI, 9th CARE and 5th OR 2.0 workshop on MICCAI 2023   2022年9月

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    記述言語:英語  

  • Optimized depth fusion of multiple measurements by 3D endoscope based on active stereo technique 査読

    Ryo Furukawa, Michihiro, Mikam, Ryusuke Sagawa, Yuki Okamoto, Shiro Oka, Shinji Tanaka, Hiroshi Kawasaki

    The joint 16th AE-CAI, 9th CARE and 5th OR 2.0 workshop on MICCAI 2023   2022年9月

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    記述言語:英語  

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  • Self-calibration of multiple-line-lasers based on coplanarity and Epipolar constraints for wide area shape scan using moving camera 査読

    Genki Nagamatsu; Takaki Ikeda; Takafumi Iwaguchi; Diego Thomas; Jun Takamatsu; Hiroshi Kawasaki

    26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)   2022年8月

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    記述言語:英語  

    DOI: DOI: 10.1109/ICPR56361.2022.9956128

  • Auto-augmentation with Differentiable Renderer for High-frequency Shape Recovery 査読

    Kodai Tokieda; Takafumi Iwaguchi; Hiroshi Kawasaki

    26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)   2022年8月

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    記述言語:英語  

    DOI: DOI: 10.1109/ICPR56361.2022.9956528

  • 能動ステレオ法における 複数フレーム計測結果の全体最適化法 査読

    古川 亮, 三鴨 道弘, 佐川 立昌, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:日本語  

  • 3D endoscope system with AR display superimposing dense and wide-angle-of-view 3D points obtained by using micro pattern projector 査読

    Mikamo M., Furukawa R., Oka S., Kotachi T., Okamoto Y., Tanaka S., Sagawa R., Kawasaki H.

    Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS   2022-July   881 - 885   2022年7月   ISSN:1557170X ISBN:9781728127828

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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)   出版者・発行元:Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS  

    In recent years, augmented reality (AR) technologies have been widespread for supporting various kinds of tasks, by superimposing useful information on the users' view of the real environments. In endoscopic diagnosis, AR systems can be helpful as an aid in presenting information to endoscopists who have their hands full. In this paper, we propose a system that can superimpose shapes, which are reconstructed from an endoscope image, onto the field of view. The feature of the proposed system is that it reconstructs 3D shapes from the images captured by the endoscope and superimposes them onto the real views. As a result, the superimposed view allows the doctor to keep operating the endoscope while observing the patient's internal body with additional information. The proposed system is composed of the reconstruction module and the display module. The reconstruction module is for acquiring 3D shapes based on an active stereo method. In particular, we propose a novel projection pattern that can reconstruct wide areas of the endoscopic view. The display module shows the 3D shape obtained by the reconstructed module, superimposing on the field of view. In the experiments, we show that it is possible to perform a wide range of dense 3D reconstructions using the new projection patterns. In addition, we confirmed the usefulness of the AR system by interviewing medical doctors.

    DOI: 10.1109/EMBC48229.2022.9871060

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  • 微分可能レンダリングを用いたすりガラス越しの鏡面反射物体形状復元 査読

    岩口 尭史, 久保 尋之, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:日本語  

  • Monocular dynamic SLAM using single-view depth estimation and multiple object tracking 査読

    Hanwei Zhang, Hideaki Uchiyama, Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:英語  

  • Type-Aware Conversational Gesture Generation Using TED Gesture Libraries 査読

    Hitoshi Teshima1,Naoki Wake,Diego Thomas,Yuta Nakashima,Hiroshi Kawasaki,Katsushi Ikeuchi

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:英語  

  • Real-time Animatable Avatars with a Rigged Human Outer-shell 査読

    Takumi KITAMURA, Diego THOMAS, Naoya IWAMOTO, Hiroshi KAWASAKI

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:英語  

  • 能動ステレオ法における 複数フレーム計測結果の全体最適化法 査読

    古川 亮, 三鴨 道弘, 佐川 立昌, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:日本語  

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  • 微分可能レンダリングを用いたすりガラス越しの鏡面反射物体形状復元 査読

    岩口 尭史, 久保 尋之, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:日本語  

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  • Type-Aware Conversational Gesture Generation Using TED Gesture Libraries 査読

    Hitoshi Teshima1, Naoki Wake, Diego Thomas, Yuta Nakashima, Hiroshi Kawasaki, Katsushi Ikeuchi

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:英語  

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  • Real-time Animatable Avatars with a Rigged Human Outer-shell 査読

    Takumi KITAMURA, Diego THOMAS, Naoya IWAMOTO, Hiroshi KAWASAKI

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:英語  

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  • Monocular dynamic SLAM using single-view depth estimation and multiple object tracking 査読

    Hanwei Zhang, Hideaki Uchiyama, Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   2022年7月

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    記述言語:英語  

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  • ドライブレコーダ映像を用いた急ブレーキ発生条件の分析

    張 ハンウェイ, 峯 恒憲, 小野 晋太郎, 川崎 洋

    生産研究   74 ( 1 )   129 - 134   2022年2月   ISSN:0037105X eISSN:18812058

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    記述言語:英語   出版者・発行元:東京大学生産技術研究所  

    <p>交通事故回避のためには,急ブレーキなどの異常運転行動の検出・予測が重要である.本研究では,急ブレーキの検出・予測の前段階として,ドライブレコーダより得られる車間距離および各種のプローブデータ(位置,日時,速度など)に基づいて,データマイニングの手法により急ブレーキの発生要因を分析する.車間距離情報の取得には,従来,LiDAR のような高性能センサーが使われているが,一般に高価であり普及が進んでいないことから,本研究では,単眼カメラのドライブレコーダで撮影した動画を直接に用いて,ビジュアルオドメトリにより車間距離を推定する.これらの情報と,勾配ブースティング決定木(GBDT) を利用し,急ブレーキ識別モデルの構築を行った.実験の結果,車間距離を用いたモデルが,用いないモデルに比べて識別性能を向上させることを確認した.</p>

    DOI: 10.11188/seisankenkyu.74.129

    CiNii Research

  • Self-calibration of multiple-line-lasers based on coplanarity and Epipolar constraints for wide area shape scan using moving camera

    Nagamatsu, G; Ikeda, T; Iwaguchi, T; Thomas, D; Takamatsu, J; Kawasaki, H

    2022 26TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR)   2022-August   3959 - 3965   2022年   ISSN:1051-4651 ISBN:978-1-6654-9062-7

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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 Conference on Pattern Recognition  

    High-precision three-dimensional scanning systems have been intensively researched and developed. Recently, for acquisition of large scale scene with high density, simultaneous localisation and mapping (SLAM) technique is preferred because of its simplicity; a single sensor that is moved around freely during 3D scanning. However, to integrate multiple scans, captured data as well as position of each sensor must be highly accurate, making these systems difficult to use in environments not accessible by humans, such as underwater, internal body, or outer space. In this paper, we propose a new, flexible system with multiple line lasers that reconstructs dense and accurate 3D scenes. The advantages of our proposed system are (1) no need of synchronization nor precalibration between lasers and a camera, and (2) the system can reconstruct 3D scenes in extreme conditions, such as underwater. We propose a new self-calibration method leveraging coplanarity and Epipolar constraints is proposed. We also propose a new bundle adjustment (BA) technique that is tailored to the system for a dense integration of multiple line laser scans. Experimental evaluation in both air and underwater environments confirms the advantages of the proposed method.

    DOI: 10.1109/ICPR56361.2022.9956128

    Web of Science

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icpr/icpr2022.html#NagamatsuIITTK22

  • MOTSLAM: MOT-assisted monocular dynamic SLAM using single-view depth estimation.

    Hanwei Zhang, Hideaki Uchiyama, Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki

    CoRR   abs/2210.02038   2022年

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.48550/arXiv.2210.02038

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  • MOTSLAM: MOT-assisted monocular dynamic SLAM using single-view depth estimation

    Zhang, HW; Uchiyama, H; Ono, S; Kawasaki, H

    2022 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS (IROS)   2022-October   4865 - 4872   2022年   ISSN:2153-0858 ISBN:978-1-6654-7927-1

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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:IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems  

    Visual SLAM systems targeting static scenes have been developed with satisfactory accuracy and robustness. Dynamic 3D object tracking has then become a significant capability in visual SLAM with the requirement of under-standing dynamic surroundings in various scenarios including autonomous driving, augmented and virtual reality. However, performing dynamic SLAM solely with monocular images remains a challenging problem due to the difficulty of asso-ciating dynamic features and estimating their positions. In this paper, we present MOTSLAM, a dynamic visual SLAM system with the monocular configuration that tracks both poses and bounding boxes of dynamic objects. MOTSLAM first performs multiple object tracking (MOT) with associated both 2D and 3D bounding box detection to create initial 3D objects. Then, neural-network-based monocular depth estimation is applied to fetch the depth of dynamic features. Finally, camera poses, object poses, and both static, as well as dynamic map points, are jointly optimized using a novel bundle adjustment. Our experiments on the KITTI dataset demonstrate that our system has reached best performance on both camera ego-motion and object tracking on monocular dynamic SLAM.

    DOI: 10.1109/IROS47612.2022.9982280

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iros/iros2022.html#ZhangUOK22

  • Monocular dynamic SLAM using single-view depth estimation and multiple object tracking 査読

    川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)   0   1 - 6   2022年

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  • Deep Gesture Generation for Social Robots Using Type-Specific Libraries 査読

    Teshima, H; Wake, N; Thomas, D; Nakashima, Y; Kawasaki, H; Ikeuchi, K

    2022 IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS (IROS)   2022-October   8286 - 8291   2022年   ISSN:2153-0858 ISBN:978-1-6654-7927-1

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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)   出版者・発行元:IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems  

    Body language such as conversational gesture is a powerful way to ease communication. Conversational gestures do not only make a speech more lively but also contain semantic meaning that helps to stress important information in the discussion. In the field of robotics, giving conversational agents (humanoid robots or virtual avatars) the ability to properly use gestures is critical, yet remain a task of extraordinary difficulty. This is because given only a text as input, there are many possibilities and ambiguities to generate an appropriate gesture. Different to previous works we propose a new method that explicitly takes into account the gesture types to reduce these ambiguities and generate human-like conversational gestures. Key to our proposed system is a new gesture database built on the TED dataset that allows us to map a word to one of three types of gestures: 'Imagistic' gestures, which express the content of the speech, 'Beat' gestures, which emphasize words, and 'No gestures.' We propose a system that first maps the words in the input text to their corresponding gesture type, generate type-specific gestures and combine the generated gestures into one final smooth gesture. In our comparative experiments, the effectiveness of the proposed method was confirmed in user studies for both avatar and humanoid robot.

    DOI: 10.1109/IROS47612.2022.9981734

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/iros/iros2022.html#TeshimaWTNKI22

  • Auto-augmentation with Differentiable Renderer for High-frequency Shape Recovery 査読

    Tokieda, K; Iwaguchi, T; Kawasaki, H

    2022 26TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR)   2022-August   3952 - 3958   2022年   ISSN:1051-4651 ISBN:978-1-6654-9062-7

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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)   出版者・発行元:Proceedings - International Conference on Pattern Recognition  

    We propose a technique to estimate a high-resolution depth image from a sparse depth image captured by depth camera and a high-resolution shading image obtained by a RGB camera using deep neural network (DNN). In our technique, the network model is pretrained by synthetic images which are generated by rendering high-frequency shapes created by arithmetic model, such as sinusoidal wave of wide variation of parameters. Although the preparation of an appropriate synthetic dataset is critical for such tasks, it is not trivial to find a compact and optimal distribution of shape parameters. In this paper, we propose an auto augmentation technique to optimize hyperparameters for shapes achieving minimum number for training DNN. The proposed augmentation network directly optimizes the hyperparameters of a 3D scene including parameters of procedural shapes and their positions by gradient descent algorithm via a differentiable rendering technique. Unlike previous data augmentation techniques which only have basic image processing methods, such as affine and color transformations, the proposed method can generate optimal training dataset by changing the 3D shape and its position by using a differentiable renderer. In our experiments, we confirmed that our method improved the accuracy of high-resolution depth estimation as well as efficiency of training the network.

    DOI: 10.1109/ICPR56361.2022.9956528

    Web of Science

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    その他リンク: https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icpr/icpr2022.html#TokiedaIK22

  • GCN-Calculated Graph-Feature Embedding for 3D Endoscopic System based on Active Stereo 査読

    Michihiro Mikamo, Hiroshi Kawasaki, Ryusuke Sagawa, Ryo Furukawa

    The 27th International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV2021)   2020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)  

  • Attention R-CNN for Accident Detection 査読

    Trung-Nghia Le,Akihiro Sugimoto,Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki

    The 2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV2020)   2020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/IV47402.2020.9304730

  • Fully Auto-calibrated Active-stereo-based 3D Endoscopic System using Correspondence Estimation with Graph Convolutional Network 査読

    Ryo Furukawa1 , Shiro Oka2 , Takahiro Kotachi2 , Yuki Okamoto2 , Shinji Tanaka2 , Ryusuke Sagawa3 , and Hiroshi Kawasaki4

    the 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society in conjunction with the 43rd Annual Conference of the Canadian Medical and Biological Engineering Society   2020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/EMBC44109.2020.9176417

    その他リンク: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9176417

  • PPG3D: Does 3D head tracking improve camera-based PPG estimation? 査読

    Genki Nagamatsu1 , Ewa Magdalena Nowara2 , Amruta Pai2 , Ashok Veeraraghavan2 and Hiroshi Kawasaki1

    the 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society in conjunction with the 43rd Annual Conference of the Canadian Medical and Biological Engineering Society   2020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/EMBC44109.2020.9176065

    その他リンク: https://ieeexplore.ieee.org/document/9176065

  • 3D IMAGING FOR THERMAL CAMERAS USING STRUCTURED LIGHT 査読

    Jack Erdozain Jr.,Kazuto Ichimaru,Tomohiro Maeda,Hiroshi Kawasaki,Ramesh Raskar,Achuta Kadambi

    2020 IEEE International Conference on Image Processing(ICIP2020)   2020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/ICIP40778.2020.9191297

  • 連続画像から取得した低ランク画像を利用した流し撮り画像合成 査読

    三鴨道弘 , 川崎洋

    第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020)   2020年8月

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

  • 屈折プロジェクションマッピングのためのオプティカル フローに基づく深層学習による投影パターン補正 査読

    岩口 尭史,川崎 洋

    第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020)   2020年8月

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

  • 符号化開口を鍵とする情報秘匿方式の基礎検討 査読

    濱崎弘樹, 竹下真悟 , 川崎洋 , 長原一 , 小野智司

    第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020)   2020年8月

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

  • 時空間レーザースペックルパターンの低次元埋め込みによる物体表面の微小運動の推定 査読

    樋口雄介 , 古川亮 , 川崎洋 , 佐川立昌

    第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020)   2020年8月

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

  • FreeCam3D: Snapshot Structured Light 3D with Freely-Moving Cameras 査読

    Yicheng Wu1 , Vivek Boominathan1 , Xuan Zhao1 , Jacob T. Robinson1 , Hiroshi Kawasaki2 , Aswin Sankaranarayanan3 , and Ashok Veeraraghavan1

    16TH EUROPEAN CONFERENCE ON COMPUTER VISION(ECCV2020)   2020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)  

    Phase Maskを用いたパターン投影シーンで、キャリブレーション不要な3次元推定を実現

    DOI: 10.1007/978-3-030-58583-9_19

    その他リンク: http://imagesci.ece.cmu.edu/files/paper/2020/FreeCam3D_ECCV20.pdf

  • Unsupervised 3D Human Pose Estimation in Multi-view-multi-pose Video 査読

    Cheng Sun,Diego Thomas,Hiroshi Kawasaki

    25th International Conference on pattern recognition (ICPR2020)   2020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)  

  • Dense Pixel-wise Micro-motion Estimation of Object Surface by using Low Dimensional Embedding of Laser Speckle Pattern 査読

    Ryusuke Sagawa, Yusuke Higuchi, Hiroshi Kawasaki, Ryo Furukawa, Takahiro Ito

    15th Asian conference on computer Vision (ACCV2020)   2020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)  

    その他リンク: https://openaccess.thecvf.com/content/ACCV2020/papers/Sagawa_Dense_Pixel-wise_Micro-motion_Estimation_of_Object_Surface_by_using_Low_ACCV_2020_paper.pdf

  • High-Resolution Image Data Collection Scheme for Road Sensing Using Wide-Angle Cameras on General-Use Vehicle Criteria to Include/Exclude Collected Images for Super Resolution 査読

    Teruhisa Takano, Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki, Katsushi Ikeuchi

    International Journal of Intelligent Transportation Systems Research   2020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/s13177-020-00243-0

    その他リンク: http://link.springer.com/article/10.1007/s13177-020-00243-0

  • Self-calibration of multiple line lasers and a camera for underwater 3D shape reconstruction 査読

    Genki Nagamatsu, Jun Takamatsu, Hiroshi Kawasaki

    The 27th International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV2021)   2020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)  

  • Focusing on Discrimination between Road Conditions and Weather in Driving Video Analysis 査読

    Hanwei Zhang, Hiroshi Kawasaki, Tsunenori Mine, Shintaro Ono

    The 27th International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV2021)   2020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)  

  • パターンの最適化による複数平面への文字情報の同時投影手法 査読

    平尾 勇人, 岩口 尭史, 川崎 洋

    第24回一般社団法人情報処理学会シンポジウム(インタラクション2020)   403 - 408   2020年3月

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    記述言語:日本語  

  • Toward Interactive Self- Annotation For Video Object BoundingBox: Recurrent Self-Learning And Hierarchical Annotation Based Framework 査読

    Trung-Nghia Le, Sugimoto Akihiro, Shintaro Ono, and Hiroshi Kawasaki

    2020 IEEE Winter Conference on Applicans of Computer Vision (WACV)   2020年3月

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    記述言語:英語  

  • Flooded Road Detection from Driving Recorder: Training Deep Net for Rare Event using GANs Semantic Information 査読

    Sho Nakamura, Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki

    International Journal of Intelligent Transportation Systems Research   2020年1月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1007/s13177-019-00219-9

  • Flooded Road Detection from Driving Recorder: Training Deep Net for Rare Event using GANs Semantic Information 査読

    Sho Nakamura, Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki

    第17回ITSシンポジウム2019   2019年12月

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    記述言語:英語  

  • Human shape reconstruction with loose clothes from partially observed data by pose specific deformation 査読

    Sayo Akihiko, Onizuka Hayato, Thomas Diego, Nakashima Yuta, Kawasaki Hirosh, Ikeuchi Katsushi

    The Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology (PSIVT)   vol 11854   225 - 239   2019年11月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1007/978-3-030-34879-3_18

  • Simultaneous shape and camera-projector parameter estimation for 3D endoscopic system using CNN-based grid-oneshot scan 査読

    Ryo Furukawa, Genki Nagamatsu, Shiro Oka, Takahiro Kotachi, Yuki Okamoto, Shinji Tanaka, Hiroshi Kawasaki

    MICCAI workshops AE-CAI, CARE (MIAR)   Vol. 6, Iss. 6   249 - 254   2019年10月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1049/htl.2019.0070

  • Analysis of Quality/Quantity Trade-Off of Images Collected by On-Vehicle Fisheye Cameras for Super Resolution 査読 国際誌

    Shintaro Ono, Teruhisa Takano, Hiroshi Kawasaki, Katsushi Ikeuchi

    Intelligent Transport Systems for Everyone’s Mobility. Springer   211 - 225   2019年7月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1007/978-981-13-7434-0_12

  • Simultaneous RGB and Depth Image Capture System Using Common Endoscope Based on Hight Frequency Alternative Pattern Projection 査読

    Ryo Furukawa, Shiro Oka, Takahiro Kotachi, Yuki Okamoto, Shinji Tanaka, Hiroshi Kawasaki

    International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)   2019年7月

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    記述言語:英語  

  • Frame-Wise Auto-Calibration of Projector-Camera Pair of 3D Endoscope 査読

    Ryo Furukawa, Shiro Oka, Takahiro Kotachi, Yuki Okamoto, Shinji Tanaka, Hiroshi Kawasaki

    International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)   2019年7月

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    記述言語:英語  

  • Non-Contact Cardiac Beat Detection Using Dot-line Based Oneshot Scanner 査読

    Genki Nagamatsu, Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki

    International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)   2019年7月

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    記述言語:英語  

  • Refraction-free Underwater Active One-shot Scan using Light Field Camera 査読

    Kazuto Ichimaru, Hiroshi Kawasaki

    第22回画像の認識・理解シンポジウム   2019年7月

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    記述言語:英語  

  • Learning-based active 3D measurement technique using light field created by video projectors 査読

    Yuki Shiba, Satoshi Ono, Ryo Furukawa, Shinsaku Hiura, Hiroshi Kawasaki

    IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications   11 ( 6 )   2019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)  

    Learning-based active 3D measurement technique using light field created by video projectors

    DOI: 10.1186/s41074-019-0058-y

  • An Attempt to Extract Watermarks from Defocused Images using Coded Aperture 査読

    Kentaro Nakai, Takeru Maehara, Toshiki Sonoda, Michihiro Mikamo, Hiroshi Kawasaki, Hajime Nagahara, Satoshi Ono

    14th Asian Conference on Computer Vision (ACCV2018)   2018年12月

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    記述言語:その他  

  • Time Varying Displacement Map Synthesis for Rendering Water Drop Condensation using Image Database 査読

    Michihiro Mikamo, Hiroshi Kawasaki

    The 21st Meeting on Image Recognition and Understanding   1 - 6   2018年8月

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    記述言語:英語  

    Time Varying Displacement Map Synthesis for Rendering Water Drop Condensation using Image Database

  • A structured light laser probe for gastrointestinal polyp size measurement: a preliminary comparative study 査読

    Visentini-Scarzanella Marco, Kawasaki Hiroshi, Furukawa Ryo, Bonino Marco Augusto, Arolfo Simone, Lo Secco Giacomo, Arezzo Alberto, Menciassis Arianna, Dario Paolo, Ciuti Gastone

    ENDOSCOPY INTERNATIONAL OPEN   6 ( 5 )   E602 - E609   2018年5月

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    記述言語:その他  

    A structured light laser probe for gastrointestinal polyp size measurement: a preliminary comparative study

    DOI: 10.1055/a-0577-2798

  • Quantitative Evaluation of the Number and the Blur Size of Input Images in Super Resolution of On-Vehicle Fisheye Camera 査読

    Teruhisa Takano, Shintaro Ono (The University of Tokyo, Japan), Hiroshi Kawasaki (Kyushu University, Japan) and Katsushi Ikeuchi (Microsoft, USA)

    The 16th ITS Asia-Pacific Forum   2018年5月

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    記述言語:その他  

  • ARシステムとプロジェクションマッピングによるランドマークベースの都市型経路案内システム 査読

    平尾勇人, 市丸和人, 脇海晟, 西正満, 岡本泰英, 河合由起子, 川崎洋

    インタラクション2018 (第22回一般社団法人情報処理学会シンポジウム)   684 - 689   2018年3月

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    記述言語:その他  

  • Temporal Shape Super-Resolution by Intra-frame Motion Encoding Using High-fps Structured Light 査読

    Yuki Shiba, Satoshi Ono, Ryo Furukawa, Shinsaku Hiura, Hiroshi Kawasaki

    Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision   2017-   115 - 123   2017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)  

    One of the solutions of depth imaging of moving scene is to project a static pattern on the object and use just a single image for reconstruction. However, if the motion of the object is too fast with respect to the exposure time of the image sensor, patterns on the captured image are blurred and reconstruction fails. In this paper, we impose multiple projection patterns into each single captured image to realize temporal super resolution of the depth image sequences. With our method, multiple patterns are projected onto the object with higher fps than possible with a camera. In this case, the observed pattern varies depending on the depth and motion of the object, so we can extract temporal information of the scene from each single image. The decoding process is realized using a learning-based approach where no geometric calibration is needed. Experiments confirm the effectiveness of our method where sequential shapes are reconstructed from a single image. Both quantitative evaluations and comparisons with recent techniques were also conducted.

    DOI: 10.1109/ICCV.2017.22

  • Depth Estimation Using Structured Light Flow - Analysis of Projected Pattern Flow on an Object's Surface 査読

    Ryo Furukawa, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki

    Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision   2017-   4650 - 4658   2017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)  

    Shape reconstruction techniques using structured light have been widely researched and developed due to their robustness, high precision, and density. Because the techniques are based on decoding a pattern to find correspondences, it implicitly requires that the projected patterns be clearly captured by an image sensor, i.e., to avoid defocus and motion blur of the projected pattern. Although intensive researches have been conducted for solving defocus blur, few researches for motion blur and only solution is to capture with extremely fast shutter speed. In this paper, unlike the previous approaches, we actively utilize motion blur, which we refer to as a light flow, to estimate depth. Analysis reveals that minimum two light flows, which are retrieved from two projected patterns on the object, are required for depth estimation. To retrieve two light flows at the same time, two sets of parallel line patterns are illuminated from two video projectors and the size of motion blur of each line is precisely measured. By analyzing the light flows, i.e. lengths of the blurs, scene depth information is estimated. In the experiments, 3D shapes of fast moving objects, which are inevitably captured with motion blur, are successfully reconstructed by our technique.

    DOI: 10.1109/ICCV.2017.497

  • Intra-frame motion encoding using high-fps structured light for temporal shape super-resolution 査読

    Yuki Shiba, Satoshi Ono, Ryo Furukawa, Shinsaku Hiura, Hiroshi Kawasaki

    第20回画像の認識・理解シンポジウム   ( OS3-1 )   2017年8月

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    記述言語:英語  

    Intra-frame motion encoding using high-fps structured light for temporal shape super-resolution

  • Depth and motion estimation from projected pattern's flow on object's surface 査読

    古川 亮, 川崎 洋, 佐川 立昌

    第20回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)論文集 (口頭発表)   2017年8月

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    記述言語:日本語  

    投影パターンのフローからシーンの奥行きや動きの情報を取得する

  • Intra-frame motion encoding using high-fps structured light for temporal shape super-resolution 査読

    芝 優希、小野 智司、古川 亮、日浦 慎作、川崎 洋

    第20回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)論文集 (口頭発表)   2017年8月

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    記述言語:日本語  

  • Learning-based feature extraction for active 3D scan with reducing color crosstalk of multiple pattern projections

    Ryusuke Sagawa, Ryo Furukawa, Akiko Matsumoto, Hiroshi Kawasaki

    Robotics and Automation (ICRA), 2017 IEEE International Conference on   2017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)  

    Learning-based feature extraction for active 3D scan with reducing color crosstalk of multiple pattern projections

  • 波線グリッドパターンを用いたワンショット形状計測システム 査読

    阪下 和弘, 佐川 立昌 古川 亮 川崎 洋 八木 康史

    電子情報通信学会論文誌D   115 - 128   2017年4月

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    記述言語:日本語  

  • LandmarkNavi: マイクロブログを用いた効果的なランドマーク発見 査読

    若宮翔子, 森永寛紀, 岡山愛, 脇海晟, Adam JATOWT, 河合由起子, 秋山豊和, 川崎洋

    日本データベース学会和文論文誌   2017年4月

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    記述言語:日本語  

  • Lets not stare at smartphones while walking: Memorable route recommendation by detecting effective landmarks 査読

    Shoko Wakamiya, Hiroshi Kawasaki, Yukiko Kawai, Adam Jatowt, Eiji Aramaki, Toyokazu Akiyama

    UbiComp 2016 - Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing   1136 - 1146   2016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)  

    Navigation in unfamiliar cities often requires frequent map checking, which is troublesome for wayfinders. We propose a novel approach for improving real-world navigation by generating short, memorable and intuitive routes. To do so we detect useful landmarks for effective route navigation. This is done by exploiting not only geographic data but also crowd footprints in Social Network Services (SNS) and Location Based Social Networks (LBSN). Specifically, we detect point, area, and line landmarks by using three indicators to measure landmark's utility: visit popularity, direct visibility, and indirect visibility. We then construct an effective route graph based on the extracted landmarks, which facilitates optimal path search. In the experiments, we show that landmark-based routes outperform the ones created by baseline from the perspectives of the lap time and the number of references necessary to check self-positions for adjusting route directions.

    DOI: 10.1145/2971648.2971758

  • Silhouette-Based Non-Rigid Registration for Non-Overlapping Depth Images 査読

    Takuya Ushinohama, Yosuke Sawai, Satoshi Ono, Hiroshi Kawasaki

    第19回画像の認識・理解シンポジウム   ( OS4-5 )   2016年8月

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    記述言語:英語  

    Silhouette-Based Non-Rigid Registration for Non-Overlapping Depth Images

  • Multi-agent-based Two-dimensional Barcode Decoding Robust against Non-uniform Geometric Distortion 査読

    Kazuya Nakamura, Kohei Kamizuru, Hiroshi Kawasaki, Satoshi Ono

    International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications   8   423 - 433   2016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)  

    Multi-agent-based Two-dimensional Barcode Decoding Robust against Non-uniform Geometric Distortion

  • Tissue Shape Acquisition with a Hybrid Structured Light and Photometric Stereo Endoscopic System

    Shigeto Yoshida, Yoko Kominami, Yoji Sanomura, Shinji Tanaka, Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki

    Computer-Assisted and Robotic Endoscopy: Second International Workshop, CARE 2015, Held in Conjunction with MICCAI 2015, Munich, Germany, October 5, 2015, Revised Selected Papers   9515   46   2016年2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)  

    Tissue Shape Acquisition with a Hybrid Structured Light and Photometric Stereo Endoscopic System

  • A Fundamental Study on Coded Aperture Design for Depth from Projector Defocus based on Evolutionary Multi-Objective Optimization 査読

    Yudai Mido, Yuki Horita, Kentaro Nakai, Taishi Megano, Satoshi Ono, Hiroshi Kawasaki

    The 7-th International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems (INCoS)   223 - 227   2015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)  

    A Fundamental Study on Coded Aperture Design for Depth from Projector Defocus based on Evolutionary Multi-Objective Optimization

    DOI: 10.1109/INCoS.2015.91

  • On-Vehicle Video Localization Technique Based on Video Search Using Real Data on the Web 査読

    Fukumoto Kazuma, Kawasaki Hiroshi, Ono Shintaro, Koyasu Hiroshi, Ikeuchi Katsushi

    INTERNATIONAL JOURNAL OF INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS RESEARCH   13 ( 2 )   63 - 74   2015年5月

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    記述言語:その他  

    On-Vehicle Video Localization Technique Based on Video Search Using Real Data on the Web

    DOI: 10.1007/s13177-014-0086-z

  • Study on separate extraction of cardiac beat and respiratory movement and visualization of cardiac beat using three-dimensional shape reconstruction by grid-based active stereo

    Hirooki Aoki, Ryo Furukawa, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki, Atsushi Suzuki, Tsuyoshi Shiga

    Seimitsu Kogaku Kaishi/Journal of the Japan Society for Precision Engineering   80 ( 12 )   1109 - 1114   2014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)  

    We propose a method to observe cardiac beat from 3-D shape reconstruction by using the grid-based active stereo. In this study, we report preliminary experiments to evaluate validities of the proposed method. As the result of comparing experiments by our method and electrocardiogram (ECG), we confirm sufficient correspondences between the two peak intervals. Our method realizes the separate extraction of cardiac beat and respiratory movement. We try the visualization of cardiac beat by using the color mapping of the depth displacement plotted on the 3-D surface rendering of chest. And, the depth change and the spatial phase difference caused by cardiac pulsation is found on the chest region.

    DOI: 10.2493/jjspe.80.1109

  • Interactive 3D animation creation and viewing system based on motion graph and pose estimation method 査読

    Masayuki Furukawa, Hiroshi Kawasaki, Yasuhiro Akagi, Yukiko Kawai

    MM 2014 - Proceedings of the 2014 ACM Conference on Multimedia   1213 - 1216   2014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)  

    This paper proposes an interactive 3D animation system specifically aiming efficient control of human motion. However there are various commercial products for creating movies and game contents, those are still difficult to deal with for non-professional users. To ease the creation process and encourage to utilize 3D animation for the general users, e.g., in the field of such as education, medicine and so on, we propose a system using Kinect. The data of skeleton models of human motion estimated by Kinect is processed to generate Motion Graph and finally restructure the data automatically for 3D character models. We also propose an efficient 3D animation viewing system based on touch interface for tablet device, which enables intuitive control of multiple motions of the human activity. To evaluate the effectiveness of the method, we implemented a prototype system and created several 3D animations.

    DOI: 10.1145/2647868.2655055

  • Navigation System which Uses Visibility Map of Landmarks to Reduce Reference Count of the Map 査読

    Rina Yonekura, Yasuhiro Akagi, Satoshi Ono, Yukiko Kawai, Hiroshi Kawasaki

    the Fourth International Workshop on Image Electronics and Visual Computing (IEVC)   2014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)  

    Navigation System which Uses Visibility Map of Landmarks to Reduce Reference Count of the Map

  • Dense 3D Reconstruction from High Frame-Rate Video Using a Static Grid Pattern 査読

    Ryusuke Sagawa, Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki

    IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE   36 ( 9 )   1733 - 1747   2014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)  

    Dense 3D reconstruction of fast moving objects could contribute to various applications such as body structure analysis, accident avoidance, and so on. In this paper, we propose a technique based on a one-shot scanning method, which reconstructs 3D shapes for each frame of a high frame-rate video capturing the scenes projected by a static pattern. To avoid instability of image processing, we restrict the number of colors used in the pattern to less than two. The proposed technique comprises (1) an efficient algorithm to eliminate ambiguity of projected parallel-line patterns by using intersection points, (2) a batch reconstruction algorithm of multiple frames by using spatio-temporal constraints, and (3) an efficient detection method of color-encoded grid pattern based on de Bruijn sequence. In the experiments, the line detection algorithm worked effectively and the dense reconstruction algorithm produces accurate and robust results. We also show the improved results by using temporal constraints. Finally, the dense reconstructions of fast moving objects in a high frame-rate video are presented.

    DOI: 10.1109/TPAMI.2014.2300490

  • Dense Depth Map Estimation from Defocus of Video-Projector Equipped with Coded Aperture 査読

    Yuki Horita, Hitoshi Masuyama, Satoshi Ono, Hiroshi Kawasaki, Makoto Kimura, Yasuo Takane

    第17回画像の認識・理解シンポジウム   ( OS2-1 )   2014年7月

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    記述言語:英語  

    Dense Depth Map Estimation from Defocus of Video-Projector Equipped with Coded Aperture

  • 医工連携 医工連携を歩く[第38回] アクティブステレオによる3次元形状復元を用いた心臓の機械現象の可視化

    青木 広宙, 古川 亮, 佐川 立昌, 川崎 洋, 鈴木 敦, 志賀 剛

    映像情報Medical   46 ( 4 )   366 - 370   2014年4月

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    記述言語:日本語  

  • Single colour one-shot scan using modified Penrose tiling pattern 査読

    Hiroshi Kawasaki, Hitoshi Masuyama, Ryusuke Sagawa, Ryo Furukawa

    IET COMPUTER VISION   7 ( 5 )   293 - 301   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)  

    In this study, the authors propose a new technique to achieve one-shot scan using single colour and static pattern projector; such a method is ideal for acquisition of moving objects. Since projector-camera systems generally have uncertainties on retrieving correspondences between the captured image and the projected pattern, many solutions have been proposed. Especially for one-shot scan, which means that only a single image is required for shape reconstruction, positional information of a pixel of the projected pattern should be encoded by spatial and/or colour information. Although colour information is frequently used for encoding, it is severely affected by texture and material of the object and leads unstable reconstruction. In this study, the authors propose a technique to solve the problem by using geometrically unique pattern only with black and white colour that further considers the shape distortion by surface orientation of the shape. The authors technique successfully acquires high-precision one-shot scan with an actual system.

    DOI: 10.1049/iet-cvi.2012.0277

  • 符号化開口を用いたプロジェクタ・カメラシステムによるボケを利用した3次元計測手法 査読

    堀田祐樹, 小野智司, 川崎洋, 木村誠, 高根靖雄

    電子情報通信学会論文誌D   J96-D ( 8 )   1823 - 1833   2013年8月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Robust active 3D measurement method against bokeh using projector-camera system with coded aperture

  • ゆがんだ二次元コードの復号による廃棄物認識 招待

    小野智司, 川上雄大, 伊藤拓也, 藤田晋輔, 中山茂, 川崎洋

    人工知能学会誌 特集: 「グリーンAI」   28 ( 4 )   575 - 582   2013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)  

    Garbage Bag Recognition by Decoding Distorted Two-Dimensional Code

  • Marker-less Facial Motion Capture based on the Parts Recognition 査読

    Yasuhiro Akagi, Ryo Furukawa, Ryusuke Sagawa, Koichi Ogawara, Hiroshi Kawasaki

    Journal of WSCG   21 ( 2 )   137 - 144   2013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)  

    Marker-less Facial Motion Capture based on the Parts Recognition

  • Entire shape acquisi-tion technique using multiple pro-jectors and cameras with parallel pattern projection 査読

    Ryo Furukawa, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki, Kazuhiro Sakashita, Yasushi Yagi, Naoki Asada

    IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications(CVA)   4   40 - 52   2012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)  

    Entire shape acquisi-tion technique using multiple pro-jectors and cameras with parallel pattern projection

  • Efficient Rate-Distortion Compression of Dynamic Point Cloud for Grid-Pattern-Based 3D Scanning Systems 査読

    Ismael Daribo, Ryo Furukawa, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki, Shinsaku Hiura, Naoki Asada

    Journal 3D Research   3 ( 1 )   9 pages   2012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)  

    Efficient Rate-Distortion Compression of Dynamic Point Cloud for Grid-Pattern-Based 3D Scanning Systems

    DOI: 10.1007/3DRes.01(2012)2

  • "Marker-less Motion Capture using Dense Human-body Shape Scanning System"

    Koichi Ogawara, Ryo Furukawa, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki

    The First Joint 3DIM/3DPVT Conference 3D Imaging Modeling Processing Visualization Transmission   2011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)  

    "Marker-less Motion Capture using Dense Human-body Shape Scanning System"

  • Belief-Propagationによる高密度なグリッドパターン検出及びデブルーイン系列を用いた高速動物体のロバストな三次元計測手法 査読

    大田雄也, 佐川立昌, 古川亮, 川崎洋, 八木康史, 浅田尚紀

    電子情報通信学会論文誌D   J93-D ( 8 )   1544 - 1554   2010年8月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    非常に高速に動く3次元物体の形状を高密度,高フレームレートで取得できれば,多くの物体解析や事故防止等に大きく貢献できる.本論文ではラインベースによるグリッドパターンからのワンショットスキャンを拡張して密な形状を取得できるシステムを提案する.ワンショットスキャンは1枚の画像から物体の形状を計測できるが,密なパターンを使用できないため,計測結果が疎になるなど幾つかの解決すべき課題があった.そこで,パターンの交点を用いた形状計測の拡張,デブルーイン系列とbelief-propagationによる線検出の効率化,という手法を組み合わせてこれらの課題を解決した.この提案手法とハイスピードカメラを用いて実験を行ったところ,高フレームレートで高速移動物体の密な形状の取得に成功した.

  • Laser range scanner based on self-calibration techniques using coplanarities and metric constraints 査読

    Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki

    COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING   113 ( 11 )   1118 - 1129   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)  

    In this paper, we propose a novel method to achieve both dense 3D reconstruction of the scene and estimation of the camera intrinsic parameters by using coplanarities and other constraints (e.g., orthogonalities or parallelisms) derived from relations between planes in the scene and reflected curves of line lasers captured by a single camera. In our study, we categorize coplanarities in the scene into two types: implicit coplanarities, which can be observed as reflected curves of line lasers. and explicit coplanarities, which are. for example, observed as walls of a building. By using both types of coplanarities, we can construct simultaneous equations and can solve them up to four degrees of freedom. To upgrade the solution to the Euclidean space and estimate the camera intrinsic parameters, we can use metric constraints such as orthogonalities of the planes. Such metric constraints are given by, for example, observing the corners of rectangular boxes in the scene, or using special laser projecting device composed of two line lasers whose laser planes are configured to be perpendicular. (C) 2009 Elsevier Inc. All rights reserved.

    DOI: 10.1016/j.cviu.2009.05.006

  • Shape from grid pattern based on coplanarity constraints for one-shot scanning 査読

    Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki, Ryusuke Sagawa, Yasushi Yagi

    IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications(CVA)   1   139 - 157   2009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)  

    Shape from grid pattern based on coplanarity constraints for one-shot scanning

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書籍等出版物

  • 情報工学レクチャーテキスト 11 レクチャー マルチメディア -- 基礎からわかる音・画像・映像の情報処理 --

    川崎 洋, 柳井啓司, 佐川立昌, 森山 剛, 古川 亮(担当:共著)

    数理工学社  2022年4月 

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    担当ページ:232 pages   記述言語:日本語   著書種別:学術書

    コンピュータビジョンや音声処理に関わる基礎から応用に関する教科書

  • 情報工学レクチャーテキスト 11 レクチャー マルチメディア -- 基礎からわかる音・画像・映像の情報処理 --

    川崎 洋, 柳井啓司, 佐川立昌, 森山 剛, 古川 亮(担当:共著)

    数理工学社  2022年4月 

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    記述言語:日本語   著書種別:学術書

    researchmap

  • Active Lighting and Its Application for Computer Vision -40 Years of History of Active Lighting Techniques-

    Katsushi Ikeuchi, Yasuyuki Matsushita, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki, Yasuhiro Mukaigawa, Ryo Furukawa, Daisuke Miyazaki(担当:共著)

    Springer  2020年10月 

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    担当ページ:303 pages   記述言語:英語   著書種別:学術書

    This book describes active illumination techniques in computer vision. We can classify computer vision techniques into two classes: passive and active techniques. Passive techniques observe the scene statically and analyse it as is. Active techniques give the scene some actions and try to facilitate the analysis. In particular, active illumination techniques project specific light, for which the characteristics are known beforehand, to a target scene to enable stable and accurate analysis of the scene. Traditional passive techniques have a fundamental limitation. The external world surrounding us is three-dimensional; the image projected on a retina or an imaging device is two-dimensional. That is, reduction of one dimension has occurred. Active illumination techniques compensate for the dimensional reduction by actively controlling the illumination. The demand for reliable vision sensors is rapidly increasing in many application areas, such as robotics and medical image analysis. This book explains this new endeavour to explore the augmentation of reduced dimensions in computer vision. This book consists of three parts: basic concepts, techniques, and applications. The first part explains the basic concepts for understanding active illumination techniques. In particular, the basic concepts of optics are explained so that researchers and engineers outside the field can understand the later chapters. The second part explains currently available active illumination techniques, covering many techniques developed by the authors. The final part shows how such active illumination techniques can be applied to various domains, describing the issue to be overcome by active illumination techniques and the advantages of using these techniques. This book is primarily aimed at 4th year undergraduate and 1st year graduate students, and will also help engineers from fields beyond computer vision to use active illumination techniques. Additionally, the book is suitable as course material for technical seminars.

    DOI: 10.1007/978-3-030-56577-0

    その他リンク: https://www.springer.com/gp/book/9783030565763

  • レクチャーマルチメディア : 基礎からわかる音・画像・映像の情報処理

    川崎 洋, 柳井 啓司, 佐川 立昌, 森山 剛, 古川 亮

    数理工学社  2022年    ISBN:9784864810814

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    記述言語:日本語  

    CiNii Books

講演・口頭発表等

  • 符号化開口を鍵として用いる視覚的情報秘匿方式

    横川 優, 太田 和宏, 水俣 友希 , 川崎 洋 , 長原 一 , 小野 智司

    情報処理学会 第86回全国大会 完全無欠な情報システムはあり得るのか? ~リスクと総合信頼性~  2024年3月 

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    開催年月日: 2024年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 符号化開口を鍵として用いる視覚的情報秘匿方式

    横川 優, 太田 和宏, 水俣 友希, 川崎 洋, 長原 一, 小野 智司

    情報処理学会 第86回全国大会 完全無欠な情報システムはあり得るのか? ~リスクと総合信頼性~  2024年3月 

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    開催年月日: 2024年3月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • ニューラル場を用いた新たな視点からの動的ドライブシミュレーション

    張 ハンウェイ , 小野 晋太郎 , 川崎 洋

    第21回ITSシンポジウム2023  2023年12月 

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    開催年月日: 2023年12月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • ニューラル場を用いた新たな視点からの動的ドライブシミュレーション

    張 ハンウェイ, 小野 晋太郎, 川崎 洋

    第21回ITSシンポジウム2023  2023年12月 

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    開催年月日: 2023年12月

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

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  • アメリカ北西海岸の民族舞踊と 文化的背景の相互関係の解明

    手嶋 仁志,中村 まい,和家 尚希,高松 淳, 川崎 洋, 池内 克史

    第3回日本ダンス研究会  2023年11月 

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    開催年月日: 2023年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • アメリカ北西海岸の民族舞踊と 文化的背景の相互関係の解明

    手嶋 仁志, 中村 まい, 和家 尚希, 高松 淳, 川崎 洋, 池内 克史

    第3回日本ダンス研究会  2023年11月 

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    開催年月日: 2023年11月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 能動ステレオ法における形状及びパラメータ推定のためのボリュームレンダリング法

    古川亮 , 佐川立昌 ,川崎洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 分光カメラのスキャンラインと平行な照明ラインの距離に応じた表面下散乱光の選択的な獲得

    矢野海結 , 岩口尭史, 川崎洋, 久保尋之

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 動画像からの動物フィギュア作成のための ニューラル表現に深度データを用いた3次元モデル生成手法

    石川 航太郎, 長枝 浩, Diego Thomas, 川崎 洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 近接任意光源によるDNNを用いた照度差ステレオによる 法線推定

    岩口 尭史,川崎 洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • VAEを用いた特徴抽出によるアメリカ北西海岸の 民族舞踊の階層的クラスタリング

    手嶋 仁志,中村 まい,和家 尚希,高松 淳, 川崎 洋, 池内 克史

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Dynamic Neural Scene Representation for Urban Scenes with 2D Panoptic Priors

    Hanwei ZHANG, Hideaki Uchiyama, Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Pseudo Random Modulation on Base-modulation of I-ToF to Avoid Multi-ToF Interference

    Wenbin Luo, Takafumi Iwaguchi, Hajime Nagahara, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 複数の十字平面レーザとDVLを組み合わせた 広域水中SLAMにおける姿勢最適化手法

    池田 貴希, 木原 優輝, Tang Yi, 佐藤 啓宏, 岩口 尭史, Diego Thomas, 川崎 洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 裸眼立体視ディスプレイとヘッドトラッキングを 用いた自由視点立体映像の個別提示による共同作業システム

    武中 広大, 岩口 尭史, 久保 尋之, 川崎 洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Dynamic Neural Scene Representation for Urban Scenes with 2D Panoptic Priors

    Hanwei ZHANG, Hideaki Uchiyama, Shintaro Ono, Hiroshi Kawasaki

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

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  • 近接任意光源によるDNNを用いた照度差ステレオによる 法線推定

    岩口 尭史, 川崎 洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 複数の十字平面レーザとDVLを組み合わせた 広域水中SLAMにおける姿勢最適化手法

    池田 貴希, 木原 優輝, Tang Yi, 佐藤 啓宏, 岩口 尭史, Diego Thomas, 川崎 洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 裸眼立体視ディスプレイとヘッドトラッキングを 用いた自由視点立体映像の個別提示による共同作業システム

    武中 広大, 岩口 尭史, 久保 尋之, 川崎 洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 能動ステレオ法における形状及びパラメータ推定のためのボリュームレンダリング法

    古川亮, 佐川立昌, 川崎洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 動画像からの動物フィギュア作成のための ニューラル表現に深度データを用いた3次元モデル生成手法

    石川 航太郎, 長枝 浩, Diego Thomas, 川崎 洋

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 分光カメラのスキャンラインと平行な照明ラインの距離に応じた表面下散乱光の選択的な獲得

    矢野海結, 岩口尭史, 川崎洋, 久保尋之

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • VAEを用いた特徴抽出によるアメリカ北西海岸の 民族舞踊の階層的クラスタリング

    手嶋 仁志, 中村 まい, 和家 尚希, 高松 淳, 川崎 洋, 池内 克史

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • Pseudo Random Modulation on Base-modulation of I-ToF to Avoid Multi-ToF Interference

    Wenbin Luo, Takafumi Iwaguchi, Hajime Nagahara, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年7月 

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    開催年月日: 2023年7月

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

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  • Challenges on Extreme 3D sensing 招待 国際会議

    Hiroshi Kawasaki

    CVPR 2023 AC Workshop  2023年6月 

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    開催年月日: 2023年6月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

  • Challenges on Extreme 3D sensing 招待 国際会議

    Hiroshi Kawasaki

    CVPR 2023 AC Workshop  2023年6月 

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    開催年月日: 2023年6月

    記述言語:英語  

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  • 極端環境におけるアクティブ3次元計測の取組み 招待

    川崎 洋

    動体計測研究会(ARIDA)  2023年5月 

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    開催年月日: 2023年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    国名:日本国  

  • スキャンライン式分光カメラと平行なライン照明を用いた表面下散乱光の計測と解析

    矢野 海結, 岩口 尭史, 川崎 洋, 久保 尋之

    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(CVIM)  2023年5月 

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    開催年月日: 2023年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • レンチキュラー式裸眼立体視ディスプレイによる異映像の多視点同時立体表示

    武中 広大, 岩口 尭史, 川崎 洋

    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(CVIM)  2023年5月 

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    開催年月日: 2023年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 極端環境におけるアクティブ3次元計測の取組み 招待

    川崎 洋

    動体計測研究会(ARIDA)  2023年5月 

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    開催年月日: 2023年5月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • レンチキュラー式裸眼立体視ディスプレイによる異映像の多視点同時立体表示

    武中 広大, 岩口 尭史, 川崎 洋

    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(CVIM)  2023年5月 

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    開催年月日: 2023年5月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • スキャンライン式分光カメラと平行なライン照明を用いた表面下散乱光の計測と解析

    矢野 海結, 岩口 尭史, 川崎 洋, 久保 尋之

    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(CVIM)  2023年5月 

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    開催年月日: 2023年5月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • AutoEnhancer: Search a Transformer-based Network for Underwater Image Enhancement

    Tang Yi, Iwaguchi Takafumi, Kawasaki Hiroshi, Sagawa Ryusuke, Furukawa Ryo

    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(CVIM)  2023年3月 

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    開催年月日: 2023年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • AutoEnhancer: Search a Transformer-based Network for Underwater Image Enhancement

    Tang Yi, Iwaguchi Takafumi, Kawasaki Hiroshi, Sagawa Ryusuke, Furukawa Ryo

    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(CVIM)  2023年3月 

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    開催年月日: 2023年3月

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

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  • Random Sequence Modulation of Multiple-Gate of Indirect ToF for Handling Multi-ToF-Camera Interference

    Luo Wenbin, Takafumi Iwaguchi, Hajime Nagahara, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki

    第5回イメージセンサとイメージングシステムに関する国際ワークショップ(IWISS2022)  2022年12月 

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    開催年月日: 2022年12月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 深度推定により算出した車間距離を用いた急ブレーキ検出

    張 ハンウェイ, 野口 遥平, 小野晋太郎, 川崎 洋

    第20回ITSシンポジウム2022  2022年12月 

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    開催年月日: 2022年12月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 単眼カメラの動的SLAMを用いた運転環境の可視化

    張 ハンウェイ, 内山 英昭, 小野晋太郎, 川崎 洋

    第20回ITSシンポジウム2022  2022年12月 

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    開催年月日: 2022年12月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Random Sequence Modulation of Multiple-Gate of Indirect ToF for Handling Multi-ToF-Camera Interference

    Luo Wenbin, Takafumi Iwaguchi, Hajime Nagahara, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki

    第5回イメージセンサとイメージングシステムに関する国際ワークショップ(IWISS2022)  2022年12月 

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    開催年月日: 2022年12月

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

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  • 深度推定により算出した車間距離を用いた急ブレーキ検出

    張 ハンウェイ, 野口 遥平, 小野晋太郎, 川崎 洋

    第20回ITSシンポジウム2022  2022年12月 

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    開催年月日: 2022年12月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 単眼カメラの動的SLAMを用いた運転環境の可視化

    張 ハンウェイ, 内山 英昭, 小野晋太郎, 川崎 洋

    第20回ITSシンポジウム2022  2022年12月 

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    開催年月日: 2022年12月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 水中SLAMにおける音響ソナーセンサと DVLセンサ間の自己校正手法の提案

    木原 優輝 池田 貴希, Tang Yi, 岩口 尭史, Thomas Diego, 川崎 洋

    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(CVIM)  2022年11月 

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    開催年月日: 2022年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Deep Gesture Generation for Social Robots Using Type-Specific Libraries

    Hitoshi Teshima, Naoki Wake, Diego Thomas, Yuta Nakashima, Hiroshi Kawasaki, Katsushi Ikeuchi

    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(CVIM)  2022年11月 

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    開催年月日: 2022年11月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Deep Gesture Generation for Social Robots Using Type-Specific Libraries

    Hitoshi Teshima, Naoki Wake, Diego Thomas, Yuta Nakashima, Hiroshi Kawasaki, Katsushi Ikeuchi

    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(CVIM)  2022年11月 

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    開催年月日: 2022年11月

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

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  • 水中SLAMにおける音響ソナーセンサと DVLセンサ間の自己校正手法の提案

    木原 優輝 池田 貴希, Tang Yi, 岩口 尭史, Thomas Diego, 川崎 洋

    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(CVIM)  2022年11月 

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    開催年月日: 2022年11月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 音響センサによる自己位置推定と音響ソナーによる3次元計測を用いた自律航行による水中SLAMシステム

    木原 優輝, 池田 貴希, Tang Yi, 岩口 尭史, Diego Thomas, 高松 淳, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Compact Representation of 3D Human Motion Sequence by Reinforced Soft Arg Max

    Sun Cheng,Diego Thomas,Hiroshi Kawasaki,Ryogo Ishikawa,Naoki Wake, Katsushi Ikeuch

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 複数の十字平面レーザを用いた3次元計測システムの移動による広範囲計測とカメラ位置姿勢の最適化手法

    池田 貴希, 木原 優輝, 岩口 尭史, Diego Thomas, 高松 淳, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • データ拡張による投影パターン検出の安定化とMRF最適化による対応付の改善によるワンショット三次元形状計測の高精度化

    原田 寛大, 三鴨 道弘, 古川 亮, 佐川 立昌, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 建築空間における人の存在が視覚的印象評価に与える影響VR 技術による評価研究

    Kaito Toya, Diego Thomas, Yasuko Koga, Takafumi Iwaguchi, Shizuo Kaji, Hiroyuki Ochiai, Hiroshi Kawasaki

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • マーカレス・モーションキャプチャと光学式モーションキャプチャ間のキャリブレーション手法

    白川 嵩大,手嶋 仁志,北村 卓弥,ディエゴ トマ,川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Random Sequence Modulation of Multiple-Gate of Indirect ToF for Handling Multi-ToF-Camera Interference

    LUO WENBIN, Takafumi Iwaguchi, Hajime Nagahara, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Compact Representation of 3D Human Motion Sequence by Reinforced Soft Arg Max

    Sun Cheng, Diego Thomas, Hiroshi Kawasaki, Ryogo Ishikawa, Naoki Wake, Katsushi Ikeuch

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

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  • 音響センサによる自己位置推定と音響ソナーによる3次元計測を用いた自律航行による水中SLAMシステム

    木原 優輝, 池田 貴希, Tang Yi, 岩口 尭史, Diego Thomas, 高松 淳, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 複数の十字平面レーザを用いた3次元計測システムの移動による広範囲計測とカメラ位置姿勢の最適化手法

    池田 貴希, 木原 優輝, 岩口 尭史, Diego Thomas, 高松 淳, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 建築空間における人の存在が視覚的印象評価に与える影響VR 技術による評価研究

    Kaito Toya, Diego Thomas, Yasuko Koga, Takafumi Iwaguchi, Shizuo Kaji, Hiroyuki Ochiai, Hiroshi Kawasaki

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • マーカレス・モーションキャプチャと光学式モーションキャプチャ間のキャリブレーション手法

    白川 嵩大, 手嶋 仁志, 北村 卓弥, ディエゴ トマ, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • データ拡張による投影パターン検出の安定化とMRF最適化による対応付の改善によるワンショット三次元形状計測の高精度化

    原田 寛大, 三鴨 道弘, 古川 亮, 佐川 立昌, 川崎 洋

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • Random Sequence Modulation of Multiple-Gate of Indirect ToF for Handling Multi-ToF-Camera Interference

    LUO WENBIN, Takafumi Iwaguchi, Hajime Nagahara, Ryusuke Sagawa, Hiroshi Kawasaki

    第25回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022)  2022年7月 

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    開催年月日: 2022年7月

    記述言語:英語  

    国名:日本国  

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  • 実在しない顔画像とその表情アニメーション生成のためのGANと微分可能レンダラーによる3D及びNeRFモデル生成

    白川 嵩大, Diego Thomas, 川崎 洋

    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(CVIM)  2022年5月 

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    開催年月日: 2022年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 実在しない顔画像とその表情アニメーション生成のためのGANと微分可能レンダラーによる3D及びNeRFモデル生成

    白川 嵩大, Diego Thomas, 川崎 洋

    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(CVIM)  2022年5月 

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    開催年月日: 2022年5月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

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  • 微分可能レンダリングによるコースティクス画像からの鏡面反射物体の形状復元

    岩口 尭史1,a) 久保 尋之2 川崎 洋

    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(CVIM)  2022年3月 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 高周波形状復元のための微分可能レンダラーを用いたデータ拡張の最適化

    時枝 康大1,a) 岩口 尭史1 川崎 洋

    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(CVIM)  2022年3月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 微分可能レンダリングによるコースティクス画像からの鏡面反射物体の形状復元

    岩口 尭史1, a) 久保 尋之2 川崎 洋

    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(CVIM)  2022年3月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年3月

    国名:日本国  

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  • 高周波形状復元のための微分可能レンダラーを用いたデータ拡張の最適化

    時枝 康大1, a) 岩口 尭史1 川崎 洋

    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(CVIM)  2022年3月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年3月

    国名:日本国  

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  • ドライブレコーダ映像を用いた急ブレーキ発生条件の分析 – 深層学習により推定した車間距離の活用 –

    張 ハンウェイ∗1 峯 恒憲∗2 小野 晋太郎∗3,4 川崎 洋∗

    第19回ITSシンポジウム2021  2021年12月 

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    開催年月日: 2021年12月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • A New Clustering Method for Gestures in TED Videos using Labanotation

    Hitoshi Teshima,Naoki Wake, Diego Thomas, Yuta Nakashima, Hiroshi Kawasaki, Katsushi Ikeuchi

    第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021)  2021年7月 

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    開催年月日: 2021年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Hybrid technique of light sectioning method using multiple-line-lasers and visual SLAM

    Genki Nagamatsu, Hanbin Wang, Jun Takamatsu2, Takafumi Iwaguchi Diego Thomas, Naoki Shirakura, Hiroshi Kawasaki

    第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021)  2021年7月 

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    開催年月日: 2021年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Multi line-lasers ROV for underwater dense 3D shape reconstruction using marker based calibration by DNN

    Hanbin Wang, Genki Nagamatsu, Takafumi Iwaguchi , Naoki Shirakura, Jun Takamatsu, Hiroshi Kawasaki

    第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021)  2021年7月 

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    開催年月日: 2021年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 照度差ステレオ法とDual Photographyによる反射光フィルタリングを用いた乱反射物体表面の境界を保存した平滑な法線推定手法

    木原優輝, 岩口尭史, 川崎洋

    第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021)  2021年7月 

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    開催年月日: 2021年7月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Oneshot dense 3D active stereo based on pixel-wise correspondence estimation using U-Nets and GCN

    Michihiro Mikamo,Ryusuke Sagawa,Hiroshi Kawasaki,Ryo Furukawa

    第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021)  2021年7月 

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    開催年月日: 2021年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Monocular Visual Odometry for Dynamic Environments using Deep Depth Estimation with Clustering Techniques

    Hanwei ZHANG, Hideaki UCHIYAMA, Shintaro ONO,Hiroshi KAWASAKI

    第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021)  2021年7月 

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    開催年月日: 2021年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • An open source solution for aerial drone-based RGB-D scanning

    Hanwei ZHANG,Takumi KITAMURA,Yusuke HIGUCHI, Diego THOMAS, Hiroshi KAWASAKI

    第24回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021)  2021年7月 

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    開催年月日: 2021年7月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • スポーツ選手のマーカレスモーションキャプチャーのための効率的なOpenpose再学習

    北村 卓弥, トマ ディエゴ, 川崎 洋

    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(CVIM)  2021年5月 

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    開催年月日: 2021年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 符号化開口を鍵とする情報秘匿方式の基礎検討

    水俣友希, 石田祥馬, 濱崎弘樹, 川崎洋, 長原一, 小野智司

    情報処理学会 第83回全国大会  2020年11月 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

    A Fundamental Study on Information Hiding Using a Coded Aperture as a Key

  • Auto-calibrated 3D endoscope with GCN-based correspondence search

    Ryo Furukawa,Shiro Oka,Takahiro Kotachi,Yuki Okamoto,Shinji Tanaka,Hiroshi Kawasaki

    第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020)  2020年11月 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

    Auto-calibrated 3D endoscope with GCN-based correspondence search

  • PPG3D : 頭部の3次元追跡によるカメラを用いたPPG推定の精度向上

    永松元気 , Ewa Magdalena Nowara, Amruta Pai, Ashok Veeraraghavan , 川崎洋

    第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020)  2020年11月 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

    (Rough translation of Japanese Title) PPG3D:Improved accuracy of PPG estimation using a camera by 3D tracking of the head

  • ドライブレコーダー画像からの路面の異常事象検出に関する研究

    中村奨, Zhang Hanwei, 峯恒憲 , 小野晋太郎 , 川崎洋

    第23回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020)  2020年11月 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

    (Rough translation of Japanese Title) Research on detection of abnormal road surface events from drive recorder images

  • Analysis and Classification of Gestures in TED Talks

    Hitoshi TESHIMA, Naoki WAKE, Diego THOMAS, Yuta NAKASHIMA, Hiroshi KAWASAKI , Katsushi IKEUCHI

    パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU)  2020, Vol.120 , No.187  2020年11月 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

    Analysis and Classification of Gestures in TED Talks

  • ドライブレコーダーデータから深層学習により推定した天候情報を用いた急ブレーキ推定

    張ハンウェイ, 佐藤祐大, 川崎洋, 峯恒憲, 小野晋太郎

    第18回ITSシンポジウム2020  2020年11月 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

    Estimating Sudden Braking using Weather Estimation by a Deep Learning Framework from Drive Recorder Data

  • 深層学習による車載カメラ映像の半自動ラベル付けと交通事故シーンの認識

    レ チュンギア, 小野晋太郎, 杉本晃宏, 川崎洋

    第18回ITSシンポジウム2020  2020年11月 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

    Learning-Based Semi-Automatic Annotation and Accident Detection from Driving Video

  • バックワードプローブによる交通状態推定のための 対向観測手法の検討

    河合 克哉, 竹之内 篤, 桑原 雅夫, 佐藤 祐大, 張 涵瑋, 峯 恒憲, 川崎 洋, 小野 晋太郎

    第18回ITSシンポジウム2020  2020年11月 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

    Study on opposite measurement method for traffic state estimation using backward probe data

  • 連続画像を用いた流し撮り画像合成手法

    三鴨 道弘, 川崎 洋

    第177回コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学研究発表会  2020年3月 

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    開催年月日: 2020年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Tensor-Based Deep Height Map Reconstruction for Rendering Time-Varying Water Drop Condensation

    Michihiro Mikamo, Hiroshi Kawasaki

    26th International Workshop on Frontiers of Computer Vision(IW-FCV2020)  2020年2月 

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    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Unsupervised 3D Human Pose Estimation with Adversarial Learning

    Cheng Sun, Diego Thomas, Hiroshi Kawasaki

    26th International Workshop on Frontiers of Computer Vision(IW-FCV2020)  2020年2月 

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    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Development of underwater 3D-reconstruction system using cross-lasers-based scanner attached on underwater ROV

    Hanbin Wang, Takafumi Iwaguchi, Naoki Shirakura, Jun Takamatsu, and Hiroshi Kawasaki

    26th International Workshop on Frontiers of Computer Vision(IW-FCV2020)  2020年2月 

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    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • CNNを用いたドットライン検出による堅牢なアクティブ3次元計測

    永松 元気, 長枝 浩, 川崎 洋

    Vision Engineering Workshop (ViEW2019)  2019年12月 

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    開催年月日: 2019年12月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Densifying sparse shape from sparse structured light measurement by learning shading

    Takafumi Iwaguchi, Kodai Tokieda, Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki

    Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR2019)  2019年11月 

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    開催年月日: 2019年11月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Labanotation Generation from RGB videos

    LIU JING, Hiroshi Kawasaki

    Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR2019)  2019年11月 

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    開催年月日: 2019年11月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 頭部3次元データの位置合わせによるPPG精度向上

    永松 元気, Ewa Magdalena Nowara, Amruta Pai, Ashok Veeraraghavan (Rice Univ.), 川崎 洋

    第22回画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

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    開催年月日: 2019年7月 - 2019年8月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 3次元内視鏡におけるambient光源にロバストな投影パターン特徴抽出

    古川 亮, 内藤 雅仁, 宮崎 大輔, 馬場 雅志, 日浦 慎作, 岡 志郎, 田中 信治, 川崎 洋

    第22回画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

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    開催年月日: 2019年7月 - 2019年8月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • セマンティック情報に基づく複数ドメイン画像変換

    中村 奨, 小野 晋太郎, 川崎 洋

    第22回画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

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    開催年月日: 2019年7月 - 2019年8月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 疎な構造化光による疎な3次元復元形状のパターン間の陰影学習による高密度化

    岩口 尭史, 栗田 拓弥, 時枝 康大, 古川 亮, 川崎 洋

    第22回画像の認識・理解シンポジウム  2019年7月 

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    開催年月日: 2019年7月 - 2019年8月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • Tensor-based Texture Representations for Rendering Time-varying Water Drop Condensation

    Michihiro Mikamo and Hiroshi Kawasaki

    25th International Workshop on Frontiers of Computer Vision 

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    開催年月日: 2019年2月

    記述言語:その他  

    国名:大韓民国  

  • Merging SLAM and photometric stereo for 3D reconstruction with a moving camera

    Maxence Remy, Hideo Saito and Hiroshi Kawasaki

    25th International Workshop on Frontiers of Computer Vision 

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    開催年月日: 2019年2月

    記述言語:その他  

    国名:大韓民国  

  • CNNによる特徴抽出と複数フレームの形状統合による広範囲かつ高精度な3次元内視鏡システム

    古川亮, 内藤雅仁, 溝森将輝, 馬場雅志, 宮崎大輔, 日浦慎作, 岡志郎, 田中信治, 川崎洋

    電子情報通信学会 医用画像研究会 (MI)  2019年1月 

     詳細を見る

    開催年月日: 2019年1月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

  • 学習データが少ない事象をドライブレコーダーから自動検出するための深層学習手法--冠水を対象としたGANによるDataAugmentationアプローチ--

    中村奨, 小野晋太郎, 川崎洋

    第16回ITSシンポジウム2018 

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    開催年月日: 2018年12月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

  • Underwater dense dynamic shape reconstruction using Multi-scale CNN

    Kazuto Ichimaru, Ryo Furukawa and Hiroshi Kawasaki

    The 14th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics 

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    開催年月日: 2018年10月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • Representing full-body human shape with loose clothes by pose-dependent deformation

    Akihiko Sayo, Diego Thomas, Yuta Nakashimay, Hiroshi Kawasaki, Ambrosio Blancoz, Katsushi Ikeuchi

    The 14th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年10月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • Detection of flooded road from driving video recorder by GAN and transfer learning approach

    Sho Nakamura, Shintaro Onoy, Hiroshi Kawasaki

    The 14th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年10月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • Simultaneous independent character information display on multiple depths using multiple projectors by epipolar constrained optimization

    Yuto Hirao, Hiroshi Kawasaki

    The 14th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics 

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    開催年月日: 2018年10月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • 深層学習によるドライブレコーダーからの冠水映像の自動検出に関する研究

    中村 奨, 小野 晋太郎, 川崎 洋

    第21回画像の認識・理解シンポジウム 

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    開催年月日: 2018年8月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

  • Time Varying Displacement Map Synthesis for Rendering Water Drop Condensation using Image Database

    Michihiro Mikamo, Hiroshi Kawasaki

    第21回画像の認識・理解シンポジウム 

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    開催年月日: 2018年8月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • Grid-pattern feature detection technique using U-Nets for 3D endoscope

    Masahito Naito, Ryo Furukawa, Okitomo Masashi, Miyazaki Daisuke, Masashi Baba, Shinsaku Hiura (Hiroshima City University), Yoji Sanomura, Shinji Tanaka (Hiroshima University Hospital), Hiroshi Kawasaki

    第21回画像の認識・理解シンポジウム 

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    開催年月日: 2018年8月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • Synthesis of human shape in loose cloth using eigen-deformation

    Akihiko Sayo (Kyushu University), Ryosuke Kimura (Kagoshima University), Fabian Lorenzo Dayrit (NAIST), Yuta Nakashima (Osaka University), Hiroshi Kawasaki (Kyushu University), Ambrosio Blanco (MSRA), Katsushi Ikeuchi (MSR)

    第21回画像の認識・理解シンポジウム 

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    開催年月日: 2018年8月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • Underwater accurate shape reconstruction using CNNs

    Kazuto Ichimaru, Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki

    第21回画像の認識・理解シンポジウム 

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    開催年月日: 2018年8月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • パターンの最適化による複数平面への文字情報の同時投影手法

    平尾 勇人, 川崎 洋

    第21回画像の認識・理解シンポジウム 

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    開催年月日: 2018年8月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

  • 能動ステレオ法のためのパターン検出におけるCNNによる複数特徴の同時抽出

    溝森 将輝, 内藤 雅仁, 古川 亮, 馬場 雅志, 宮崎 大輔, 日浦 慎作, 川崎 洋

    第21回画像の認識・理解シンポジウム 

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    開催年月日: 2018年8月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

  • 物体表面上の熱伝播と画像データベースを基にした時間経過により成長する水滴形状表現

    三鴨道弘, 川崎洋

    Visual Computing (VC)シンポジウム2018 

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    開催年月日: 2018年6月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • 畳み込みニューラルネットワークによる補助線検出を用いた歪みを含む2次元コードの復号方式

    鞍津輪一希, 神薗誠, 川崎洋, 小野智司

    2018年度人工知能学会全国大会(第32回) 

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    開催年月日: 2018年6月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

  • 変数固定を伴う部分リスタート戦略を導入したCMA-ESを用いたシルエットベースの3 次元剛体形状位置合わせ

    重信拓音, 牛之濱拓哉, 川崎洋, 小野智司

    2018年度人工知能学会全国大会(第32回) 

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    開催年月日: 2018年6月

    記述言語:日本語  

    国名:日本国  

  • 平面制約を用いたアクティブ全周計測システムの自動キャリブレーション手法

    佐世晶彦, トマディエゴ, 内山英昭, 佐川立昌, 古川亮, 川崎洋

    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 

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    開催年月日: 2018年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Active 3D shape sensing techniques for moving objects under various conditions

    Hiroshi Kawasaki

    Asia Workshop on Smart Sensors and Systems (AWSSS)  2018年3月 

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    開催年月日: 2018年3月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:台湾  

  • 入力画像の品質と枚数の制約が車載魚眼カメラ画像の高精細化に及ぼす影響の考察

    高野照久, 小野晋太郎, 松下脩暉, 川崎洋, 池内克史

    第15回ITSシンポジウム2017 論文集  2017年12月 

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    開催年月日: 2017年12月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • 車載魚眼カメラ画像の超解像における最適な入力画像列に関する考察

    高野照久, 小野晋太郎, 松下脩暉, 川崎洋, 池内克史

    東京大学生産技術研究所  2017年12月 

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    開催年月日: 2017年12月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • 物体表面の熱伝播を考慮した時間経過により変化するテクスチャ合成手法

    三鴨 道弘, 川崎 洋

    情報処理学会研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会  2017年11月 

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    開催年月日: 2017年11月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 複数投影パターンの重ね合わせにより複数深度に異なる情報を提示するためのパターン最適化手法

    平尾勇人, 日浦慎作, 古川亮, 川崎洋

    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  2017年11月 

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    開催年月日: 2017年11月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 自由視点画像生成のためのEigen-Texture法における係数の回帰

    中島悠太, 河合紀彦, 川崎洋, 池内克史, ブロンコアンブロージオ

    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  2017年11月 

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    開催年月日: 2017年11月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 3次元内視鏡のためのCNNによる投影パターンマーカ自動検出

    内藤雅仁, 古川亮, 宮崎大輔, 馬場雅志, 日浦慎作, 佐野村洋次, 田中信治, 川崎洋

    情報処理学会研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会  2017年11月 

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    開催年月日: 2017年11月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Data-based 3D shape reconstruction using light field constructed by multiple projectors

    芝 優希, 小野 智司, 古川 亮, 日浦 慎作, 川崎 洋

    情報処理学会研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会  2017年11月 

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    開催年月日: 2017年11月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • Light field projection and its applications

    川崎 洋

    The Proceedings of the the 13th Joint Workshop on Machine Perceptions and Robotics (MRP2017)  2017年10月 

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    開催年月日: 2017年10月

    記述言語:その他   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 人体テンプレートと実測データの差分形状の学習による高精度な時系列人体3次元形状構成手法

    木村亮介, 森邦彦, 川崎洋, 中島悠太, 池内克史

    平成29年度(第70回)電気・情報関係学会九州支部連合大会 論文集  2017年9月 

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    開催年月日: 2017年9月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • 車載魚眼カメラ画像の超解像における入力画像枚数とブラー量に着目した最適化の検討

    高野照久, 小野晋太郎, 松下脩暉, 川崎洋, 池内克史

    情報処理学会 高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS)  2017年9月 

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    開催年月日: 2017年9月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 焦点調節可能な複数レイヤディスプレイにおける光線空間近似精度の検討

    中野裕太, 多田野司, 古川亮, 馬場雅志, 宮崎大輔, 日浦慎作, 川崎洋

    第20回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)論文集  2017年8月 

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    開催年月日: 2017年8月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • Reproducibility Analysis of Case-Based Reasoning and Evolutionary Computation Method for Surface Reflectance Parameters Estimation

    Albane Robert, 松ヶ野 祐紀, 三鴨 道弘, 小野 智司, 川崎 洋, 福田 悠人, 古川 亮

    第20回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)論文集  2017年8月 

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    開催年月日: 2017年8月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • 3次元内視鏡のための点滅パターン光源によるHDR画像生成

    内藤雅仁, 古川亮, 宮崎大輔, 馬場雅志, 日浦慎作, 川崎洋

    第20回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017)論文集  2017年8月 

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    開催年月日: 2017年8月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • 地下街歩行者ナビのための人流情報提示システムの提案

    井上 翔, 河合 由起子, 秋山 豊和, 安井 豪基, 川崎 洋, 若宮 翔子, 荒牧 英治

    第79回情報処理学会全国大会 講演論文集  2017年3月 

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    開催年月日: 2017年3月

    記述言語:その他  

    国名:日本国  

  • 焦点ぼけを含む撮影画像からの電子透かし抽出を可能とする符号化開口の設計

    中居謙太郎, 前原武, 園田聡葵, 三鴨道弘, 川崎洋, 長原一, 小野智司

    情報処理学会 火の国情報シンポジウム2017  2017年3月 

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    開催年月日: 2017年3月

    記述言語:その他   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    国名:日本国  

  • 自己相似性を考慮した時間経過により変化する双方向反射特性の表現

    三鴨道弘, 川崎洋

    情報処理学会 第166回コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学  2017年3月 

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    開催年月日: 2017年3月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • RGB-Dセンサを用いた没入型ヘッドマウントディスプレイにおける違和感の少ない仮想空間とのインタラクション手法の提案

    中迫弘子, 三鴨道弘, 川崎洋

    情報処理学会 第166回コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学  2017年3月 

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    開催年月日: 2017年3月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • デプスに依存したレンズ歪みで屈折を近似した水中アクティブワン ショットスキャンシステム

    馬場博久, 中井 英晶, 佐川 立昌, 古川 亮, 川崎 洋

    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 CVIM(第206回)  2017年3月 

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    開催年月日: 2017年3月

    記述言語:その他   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  • 深層学習を用いた仮想PET生成技術によるSPECT心筋シンチグラフィの光子減衰補正

    河窪 正照, 長尾 充展, 中尾 梨沙子, 貝本 葉子, 山本 篤志, 川崎 洋, 松尾 有香, 金子 恒一郎, 坂井 晶子, 坂井 修二

    日本心臓核医学会ニュースレター  2023年5月  日本心臓核医学会

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    記述言語:日本語  

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MISC

  • 高速・小型・高精度・水中など極端環境における3次元計測の課題 —アクティブ光源による解決レシピ—

    川崎 洋,古川 亮

    精密工学会 画像応用技術専門委員会 2020年度第3回定例研究会   2020年6月

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    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

  • Extreme 3D センシング

    川崎洋

    第26回画像センシングシンポジウム   2020年6月

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    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

  • Grid-based oneshot scan using dot-line pattern 査読

    Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki

    3D Image Acquisition and Display: Technology, Perception and Applications: OSA imaging congress   2018年6月

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    記述言語:英語  

    Grid-based oneshot scan using dot-line pattern

  • 電子透かしの抽出を目的とした符号化開口の設計に関する実験的検討 (マルチメディア情報ハイディング・エンリッチメント)

    濱崎 弘樹, 中居 謙太郎, 竹下 真悟, 前原 武, 園田 聡葵, 三鴨 道弘, 川崎 洋, 長原 一, 小野 智司

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   2017年11月

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    記述言語:日本語  

    An experimental study on coded aperture design for digital watermark extraction

  • 電子透かし抽出への符号化開口の応用に関する基礎検討 (マルチメディア情報ハイディング・エンリッチメント)

    中居 謙太郎, 前原 武, 園田 聡葵, 三鴨 道弘, 川崎 洋, 長原 一, 小野 智司

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   2016年3月

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    記述言語:日本語  

    A Fundamental Study on Application of Coded Aperture to Digital Watermark Extraction

  • SIMULTANEOUS DEBLUR AND SUPER-RESOLUTION TECHNIQUE FOR VIDEO SEQUENCE CAPTURED BY HAND-HELD VIDEO CAMERA

    MATSUSHITA Yuki, KAWASAKI Hiroshi, ONO Shintaro, IKEUCHI Katsushi

    鹿児島大学工学部研究報告 = The Research Reports of the Faculty of Engineering, Kagoshima University   2015年11月

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    記述言語:英語  

    SIMULTANEOUS DEBLUR AND SUPER-RESOLUTION TECHNIQUE FOR VIDEO SEQUENCE CAPTURED BY HAND-HELD VIDEO CAMERA

  • 事例ベース推論と自己適応型差分進化による反射特性パラメータの推定手法

    松ヶ野 祐紀, 小野 智司, 川崎 洋, 福田 悠人, 古川 亮

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2015年1月

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    記述言語:日本語  

    写実的なコンピュータ・グラフィクスの生成には物体表面の反射特性を正確に再現する必要がある.そのため多くの手法が提案されているが,いずれも一般的なモデルを用いて初期値を推定し,局所探索法で最適パラメータを得る手法のため,複雑な反射特性では初期値が不安定となり最適パラメータ推定が困難であった.また,対象が 3 次元物体の場合,全表面の法線を高精度で得ることは難しくパラメータ推定が不安定となる.本研究では,事例ベース推論と自己適応型差分進化を組み合わせた,Case-Injected Differential Evolution(CIDER) により,初期値を推定せず複雑な反射パラメータの推定を実現する手法を提案する.CIDER では類似した最適化問題が大量にある時,過去の探索結果を利用して解を効率良く発見する.さらに,法線パラメータを同時に推定することで反射パラメータの推定精度を改善する.

  • 話題の追跡 幾何歪みに頑健なカラー補助線入り二次元コードとその復号技術の開発

    小野 智司, 川崎 洋

    自動認識   2014年8月

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    記述言語:日本語  

  • 都市の景観特徴の学習による初期位置情報の全くない車載カメラ映像からの撮影地域推定手法

    福元和真, 川崎洋, 小野晋太郎, 子安大士, 池内克史

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2014年5月

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    記述言語:日本語  

    近年,ドライブレコーダーの普及による車載カメラの増加と,Web による動画共有サービスの一般化により,多くの車載カメラ映像をインターネットから取得することが出来るようになってきた.これらの映像は安全運転や自動運転における学習への応用や,都市の 3 次元モデル生成への応用が期待できるが,様々な都市の映像が入り混じっていると学習結果の精度低下や誤ったモデル生成を引き起こす可能性がある.一方で,映像情報の中身を理解し,ラベリングする研究が盛んに行われているが,車載映像にこれを適用して撮影位置の同定に成功した事例はあまり知られていない.そこで,本論文では車載映像を対象として,大域的な位置推定を行うことを目標とする.提案手法では,予めストリートビューから各都市を代表する特徴的なパターンを抽出し SVM で学習させることで,撮影位置不明の車載映像を都市のスケールで推定する.手法の有効性を確認するため,3 都市の車載映像を用いて実験を行った.

  • 2A2-S06 不確かさを考慮したスキャンマッチングによるロボットの6自由度相対位置姿勢推定(移動ロボットの自己位置推定と地図構築)

    瀬戸 太郎, 子安 大士, 前川 仁, 川崎 洋, 小野 晋太郎

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集   2014年5月

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    記述言語:日本語  

    Range-based ego-motion estimation method, which is so-called "scan-matching", has an important role in robotics. However, conventional scan-matching method, assumes that the error of obtained range data is constant. This degrades estimation results when the robot uses sensors whose error is not constant, e.g.stereo vision. Furthermore, we must also be taken into account for the error in the ego-motion were estimated. In this paper, we propose a scan matching-based 6DOF ego-motion estimation method that considering range ambiguity of the stereo vision and error in the ego-motion were estimated. Simulation experiments are conducted to show the effectiveness of our method.

  • 解像度が大きく変化する魚眼カメラ画像列における超解像の提案

    高野 照久, 松下 侑輝, 小野 晋太郎, 川崎 洋, 池内 克史

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2014年5月

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    記述言語:日本語  

    車両のバックカメラや監視カメラで,魚眼カメラの採用が広がっている.このような魚眼カメラは一般のデジタルカメラに比べて解像度が低く,レンズの収差等による画質の劣化が起こりやすい.本稿では,魚眼カメラの画像を複数枚使って超解像処理を行うことで,魚眼カメラで欠損しやすい高周波成分を復元する手法を提案する.そのために,魚眼カメラの歪みを補正して位置合わせし,歪補正後の画像で超解像を行う.超解像に用いる劣化行列には,レンズのブラーと歪補正による拡大・縮小を合わせた一様なブラー行列を用いる.魚眼レンズを取り付けたデジタルカメラで撮影した画像を用いて実験を行い,本手法の有効性を確認したので,その結果を報告する.Fisheye cameras are widely adopted in the back view camera of vehicles and the surveillance camera. Compared to the normal digital cameras, their resolution and image quality are low. In this paper, we propose a method to restore the high resolution images from the fisheye camera by the reconstructured type of super resolution. First, we undistort the fisheye images and regularize these images. Then we super-resolve these regularized images. Blur kernel for super resolution includes the lens blur and the expansion and reduction by the undistortion. The experimental results confirms to the effectiveness of our method which applies to the images captured by the digital camera with fish-eye lens.

  • 顔の密な3次元形状の微小変化を利用した認識手法 (パターン認識・メディア理解)

    赤木 康宏, 小原 由華, 森永 寛紀, 川崎 洋

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   2014年3月

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    記述言語:日本語  

    3次元形状計測技術の発展により,動物体を高密度かつ高フレームレートで計測するための手法が提案されている.そこで本研究では,高精度な形状計測手法を用いて計測した顔の形状データに基づき,顔の一部に短時間かつ微細な動きとして表れるとされている,微表情と呼ばれる現象を認識する手法を提案する.この微表情は,動揺等の人間の内部状態の変化に応じて,表情の僅かな差異として出現するという報告があり,これを認識することができれば,機械による人間理解に有用な情報として活用できる可能性がある.本研究では,この微表情の表れる部位を実験的に特定し,簡易的な,顔形状情報を用いた人間の内部状態の推定試験を行い,その結果を報告する.

  • D-12-29 ボーンからの高さマップに基づく人体表面形状運動の時系列表現(D-12.パターン認識・メディア理解B(コンピュータビジョンとコンピュータグラフィックス),一般セッション)

    清水 幹也, 古川 亮, 宮崎 大輔, 馬場 雅志, 青山 正人, 日浦 慎作, 佐川 立昌, 川崎 洋

    電子情報通信学会総合大会講演論文集   2014年3月

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    記述言語:日本語  

    D-12-29 Representation of surface motions of human body based on bone structure and height maps

  • 焦点距離の異なる複数パターンを投影可能なプロジェクタによるDepth from Defocus手法

    益山仁, 川崎洋, 古川亮

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2014年2月

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    記述言語:日本語  

    プロジェクタを用いた 3 次元アクティブ計測法は,投影パターンのフォーカスが対象物体上で合っていることが前提条件のため,計測できる奥行きの範囲がプロジェクタの被写界深度に依存するという実用上の大きな制約がある.この問題を解決するため,観測画像中のボケから奥行き値を推定する Depth from Defocus(DfD) 手法を拡張し,複数の焦点位置でフォーカスの合うプロジェクタを提案する.具体的には,焦点距離の異なる複数パターンを投影可能なプロジェクタを用いる.これにより,プロジェクタの通常の被写界深度の数倍の範囲で形状復元できる.さらに,DfD に基づく手法のため,光源とカメラ間のベースラインが不要であり,コンパクトかつオクルージョンの発生しないシステムを構築できる.本手法の効果を検証するために,シミュレーション及び実機を用いた実験を行い,物体の奥行き推定を行った.

  • テクスチャの影響の軽減によるロバストな多視点プロジェクタ・カメラを用いた全周形状計測システム

    沖佳憲, ThibaultYohan, 赤木康宏, 古川亮, 佐川立昌, 川崎洋

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2014年2月

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    記述言語:日本語  

    近年、物体の全周 3 次元形状を取得するための研究が数多く行われている.その中でも,プロジェクタ・カメラシステムを用いたワンショット計測が,人間などの動く物体を高精度に計測できることから注目されている.しかし,ワンショット方式では,投影パターンが計測対象のテクスチャや環境光の影響を受けやすいため,結果が不安定になるという問題がある.そこで我々は,パターンが投影された画像からテクスチャを推定する手法を用いて,その影響を除去する手法を提案する.同時に,全周計測の際に必須となる,背景領域の検出を高精度に実現するする手法も提案する.多視点のカメラ・プロジェクタシステムを用いた 3 次元計測手法に提案手法を適用することで,テクスチャや環境光の影響を受けにくいロバストな動物体の全周形状の取得が実現できる.

  • プロジェクタ・カメラシステムによるワンショット計測に最適なモノクロパターンに関する検討

    森永寛紀, 川崎洋, 益山仁, 小野智司, 古川亮

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2014年2月

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    記述言語:日本語  

    近年,移動物体の 3 次元形状情報を取得するために,プロジェクタ‐カメラシステムによるワンショット計測手法が用いられている.特に,計測対象物や計測環境,光源などへの柔軟性の高さから,モノクロパターンを用いたステレオマッチングによる 3 次元形状計測手法が注目されている.しかし,計測対象物に投影されたパターンは,物体表面の傾斜により変形してしまうため,ステレオマッチングの際に正しい対応が見つけられないという問題が発生する.そこで,本研究では,パターンの変形に対してアフィンユニークな構造を持つモノクロパターンを遺伝的アルゴリズムを用いて作成した.また,作成したモノクロパターンと従来の代表的な手法とを実験により比較評価した.

  • 歪みに頑健な補助線入り二次元コードの復号方式の改良 (マルチメディア・仮想環境基礎)

    川上 雄大, 小野 智司, 川崎 洋, 中山 茂

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   2014年1月

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    記述言語:日本語  

    2次元コードの一般的な復号方式は,歪みがない2次元コードや全体が均一に歪んでいる2次元コードの復号を行えるが,一部が局所的に歪々だ2次元コードの復号は困難である.著者らは,歪みの補正を目的として補助線を重畳した2次元コードを提案している.本研究では補助線が重畳された2次元コードの復号方式を改良する.補助線を認識する際に信頼度を算出し,信頼度に基づく補正を行うことで,非均一,局所的な歪みを含む2次元コードの復号の精度が向上することを示す.

  • 歪みに頑健な補助線入り二次元コードの復号方式の改良 (パターン認識・メディア理解)

    川上 雄大, 小野 智司, 川崎 洋, 中山 茂

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   2014年1月

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    記述言語:日本語  

    2次元コードの一般的な復号方式は,歪みがない2次元コードや全体が均一に歪んでいる2次元コードの復号を行えるが,一部が局所的に歪々だ2次元コードの復号は困難である.著者らは,歪みの補正を目的として補助線を重畳した2次元コードを提案している.本研究では補助線が重畳された2次元コードの復号方式を改良する.補助線を認識する際に信頼度を算出し,信頼度に基づく補正を行うことで,非均一,局所的な歪みを含む2次元コードの復号の精度が向上することを示す.

  • 複数プロジェクタ・カメラを用いた波線グリッドパターン投影によるワンショット全周計測

    糟谷望, 佐川立昌, 古川亮, 川崎洋

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2013年11月

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    記述言語:日本語  

    本稿では,複数のカメラとプロジェクタを用いて動物体の全周形状を復元する手法を提案する.プロジェクタは赤,緑,青のいずれかの 1 色の静的な波線グリッドパターンを投影する.カメラ画像中のプロジェクタパターンを色ごとに分離することでプロジェクタを識別する.三次元復元のアルゴリズムは,波線グリッドパターンによるワンショット形状計測の拡張である.隣接したデバイス間の相関関係をさらなる制約条件として加えることで形状エラーを削減する.最後に,各視点から推定された複数の形状データを 1 つのポリゴンに統合する.

  • アクティブステレオ画像計測を応用した医用生体計測(特別講演,画像による生体計測)

    青木 広宙, 川崎 洋, 佐川 立昌, 古川 亮

    電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像   2013年10月

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    記述言語:日本語  

    Biomedical Measurement by Applying Active Stereo Image Measurement

  • 3次元計測を目的としたプロジェクタ用符号化開口の進化的設計

    堀田 祐樹, 小野 智司, 川崎 洋, 木村 誠, 高根 靖雄

    研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)   2013年9月

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    記述言語:日本語  

    本研究は,奥行きの推定を目的としたプロジェクタ用符号化開口を自動設計する試みである.撮影画像中のボケから奥行きを推定する手法は Depth from Defocus (DfD) として知られ,DfD 用の符号化開口が提案されているが,それらはカメラへの適用を想定したものであり,プロジェクタは想定されていない.DfD に望ましい空間周波数特性を与える開口形状は自明ではないため,探索により求める必要がある.そこで本研究では,遺伝的アルゴリズム (GA) を用いた符号化開口の設計手法を提案する.提案手法では,プロジェクタを用いた奥行き推定のシミュレーションに基づく評価関数を定義する.実機を用いた実験により,提案手法の符号化開口が奥行き計測の安定度向上に有効であることを示す.This paper proposes a method to design a coded aperture, which is installed in a projector for active depth measurement. Techniques to estimate depth from the degree of image blur are known as Depth from Defocus (DfD), and some coded apertures for DfD have been proposed. However, such coded apertures are designed for cameras and not guaranteed to work properly for the projector. Since the aperture pattern having spatial frequency characteristics suitable for DfD is not obvious, it is necessary to determine by the search. Therefore, in this papaer, we propose a method to create a coded aperture using Genetic Algorithm (GA). In particular, we define an evaluation function based on depth estimation simulation. Experiments have shown that obtained pattern by GA is better than other patterns.

  • 5-1 進化計算による実3次元物体の表面反射特性パラメータの推定(第5部門映像表現&CG)

    松ヶ野 祐紀, 古川 亮, 小野 智司, 福田 悠人, 川崎 洋, 久野 義徳

    映像情報メディア学会年次大会講演予稿集   2013年8月

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    記述言語:日本語  

    In the estimation of BRDF parameter, a simple local search method may not be able to find an optimal solution. This paper proposes a new optimization method which is a combination of case-based reasoning and selfadaptive differential evolution method. This method can find efficiently high quality reflection parameters.

  • 1A2-I06 全方位ステレオ視の距離誤差を考慮したICPによるロボットの相対位置姿勢推定(移動ロボットの自己位置推定と地図構築(1))

    瀬戸 太郎, 子安 大士, 前川 仁, 川崎 洋, 小野 晋太郎

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集   2013年5月

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    記述言語:日本語  

    Range-based ego-motion estimation method, which is so-called "scan-matching", has an important role in robotics. However, iterative closest points (ICP), which is basic scan-matching method, assumes that the error of obtained range data is constant. This degrades estimation results when the robot uses sensors whose error is not constant, i.e.stereo vision. In this paper, we propose a ICP-based ego-motion estimation method considering range ambiguity of the stereo vision. The key idea is comparing obtained 3D points in not Euclidean space but disparity space. We implement the method to the robot mounting omnidirectional stereo vision. Simulation experiments are conducted to show the effectiveness of our method.

  • 進化計算を用いた初期位置合わせの不要な全周3次元形状の自動位置合わせ手法

    澤井 陽輔, 小野 智司, 中山 茂, 川崎 洋

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2013年3月

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    記述言語:日本語  

    本研究では,初期位置および撮影順序を与えなくとも3次元物体の全周形状を復元できる方式を提案する.全周形状の復元は,2形状間でのペアワイズな位置合わせを,計測位置が隣接する全ての形状間で順次行う方法が考えられる.この場合,撮影順序が既知でなければならず,また,途中で一度でも位置合わせに失敗すると,全周形状を復元することができない.本研究では,全周形状復元の問題設定を積極的に活用し,探索範囲を限定して再スタート型CMA-ESを適用することで高速にペアワイズ位置合わせを行えることを示す.さらに,隣接関係を推定し,全自動で全周形状復元を行える手法を提案する.実験により,プロジェクタカメラシステムで得られた実計測データに対して,全自動での全周形状復元を安定して行えることを確認した.This paper proposes an entire shape reconstruction method which does not require manual adjustment for initial pose and orientation and adjacency information between shapes. Entire shape reconstruction contains its peculiar difficulties, i.e., even just one error of pairwise registration causes a failure of an entire shape reconstruction, or even if there is no failures on all of the pairwise registration, the last and first objects cannot be precisely matched due to accumulated errors. To solve those problems, we propose a method to realize an accurate pairwise registration by reducing a range of variables for rotation to eliminate premature convergence from local optima. In addition, we apply Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) which has restart function to realize better performance on pairwise registration. Moreover, automatic adjacency information estimation method is proposed. Experimental results showed that CMA-ES had better search performance than other evolutionary computation algorithms. Finally, we showed several reconstruction results of the entire shape from the depth images captured by a projector-camera system.

  • ARマーカーと平面版を用いた簡易なプロジェクタキャリブレーション手法の提案

    清田祥太, 川崎洋, 古川亮, 佐川立昌

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2013年3月

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    記述言語:日本語  

    近年プロジェクタを用いた3次元計測に関する研究が盛んになってきており,プロジェクタのキャリブレーションの必要性が高まってきている.しかし,プロジェクタのキャリブレーション方法は,今のところ完全には確立されていない.以前我々は市松模様と平面版を用いたキャリブレーション手法を提案した.これにより特殊な校正儀を必要としないプロジェクタのキャリブレーションが可能となった.しかし,市松模様は同じブロックパターンの繰り返しで構成されるため,パターン全体が検出されなければ曖昧性が残り,これが撮影する際の制約となっていた.さらに,プロジェクタのキャリブレーションのためには,プロジェクタから投影されたパターンが平面板上に全て投影されていなければならないが,そのように平面を配置することは直感的には困難な作業であった.そこで本研究では,市松模様の代わりにARマーカーを使用することで,これらの問題を解決する簡易なキャリブレーション手法の提案を行う.In recent years, development on 3D measurement system using a camera and a projector has been intensively researched. Therefore to imporve accuracy and stability of projector calibration is strongly required. Although camera calibration algorithm is now widely availabe,e.g. OpenCV, projector calibration technique is still under way. Previously, we proposed a calibration method using a plane with a checkerboard pattern. In this method we realized the method without using a special calibration object. However, we have to capture the entire checkerboard pattern to detect feature points of it. Therefore placing the plane properly requires some experience and skill. In this paper, we proposed an improved plane based projector calibration method using AR maker.

  • 3次元形状位置合わせにおける進化計算アルゴリズムの比較検討と全周復元への応用

    澤井 陽輔, 篠原 悠, 小野 智司, 中山 茂, 川崎 洋

    研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)   2012年11月

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    記述言語:日本語  

    本研究では,手動で初期位置を与えなくとも 3 次元物体の全周形状を復元できる方式を提案する.全周形状の復元は, 2 形状間でのペアワイズな位置合わせを,計測位置が隣接する全ての形状間で順次行う方法が考えられる.この場合,途中で一度でも位置合わせに失敗すると,全周形状を復元することができない.計測した全形状を同時に位置合せする方法もあるが,次元数が膨大になるため最適化が困難である.このため,本研究ではまず,ペアワイズの位置合わせに対して,パラメータの調整が不要な自己適応型差分進化法 (jDE) が優れていることを示す.また,提案する方式は,全周形状復元の問題設定を積極的に活用し,探索範囲を限定して jDE を適用することで安定したペアワイズ位置合わせが可能である.さらに, 1 つまでの誤ったペアワイズ位置合わせを検知し,訂正することができる.実験により,プロジェクタカメラシステムで得られた実計測データに対して,全自動での全周形状復元を安定して行えることを確認した.This paper proposes an entire shape reconstruction method which does not require an initial position adjusted by hand. Entire shape reconstruction contains its peculiar difficulties: Even just one error of pairwise registration causes a failure of an entire shape reconstruction. Even when no failures occur during all of the pair-wise registration, the last and first shape objects cannot be precisely matched due to accumulated errors. The proposed method uses Self-Adaptive Differential Evolution (jDE) which does not require parameter tuning and shows good search performance for pair-wise registration. In addition, considering conditions of entire shape reconstruction, the proposed method reduces a range of variables for rotation, which allows to prevent premature convergence to local optima, and corrects one of pair-wise registration errors. Experimental results showed that jDE showed better, more robust search performance than other evolutionary computation algorithms, and that the proposed method could reconstruct the entire shape from actually measured depth images captured by a projector-camera system.

  • 共面性条件による3次元復元とbas-relief変換について

    古川亮, 川崎洋, 佐川立昌

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2012年11月

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    記述言語:日本語  

    カメラで観測された 3 次元点の間に,多数の共面性の拘束が成り立つとき,どれだけ多数の共面性条件を利用しても,シーン全体には自由度が残る.この自由度は generalized perspective bas-relief (GPBR) 変換によるものであり,未校正光源による shape-from-shadow 手法におけるシーンと同じ形式の自由度でもある. GPBR 変換は,直感的には理解しにくい変換であるが,シーンの双対空間を考えると,元の空間に働く GPBR 変換は,双対空間では並進及びスケーリングとなり,より理解しやすい.本稿では,このような観点から,幾つかの問題設定についての GPBR 変換の自由度が,双対空間においてどのような変換になるかについて説明し,これを解の自由度の考察や解消に利用する方法を述べる.When multiple coplanarity constraints exists in a scene observed by a camera, there remains 4 degrees of freedom in the scene that preserves all the coplanarity constraints. The freedom of the solutions is based on generalized perspective bas-relief(GPBR) transformations, which are also known as the ambiguity of shape-from-shadow method using uncalibrated light sources. Although GPBR transformations are not intuitive transformations, their dual transformations that work in the dual space are translations and scaling, which are more intuitive. In this paper, we explain the ambiguity of GPBR transformations of some problems from the dual space. For some problems, the discussion is used to explain geometrical meanings of ambiguity of the solutions, and to solve the ambiguity.

  • 2P1-J08 全方位ステレオ視による環境構造認識のための平面検出(移動ロボットのための視覚)

    鈴木 亮, 子安 大士, 前川 仁, 川崎 洋, 小野 晋太郎, 池内 克史

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集   2012年5月

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    記述言語:日本語  

    This paper proposes a plane detection method for recognizing the structure of environment using the three-dimensional distance information that computed by omnidirectional stereo vision. Omnidirectional stereo vision can acquire a wide field of view, therefore we can detect a many of planes that construct the surroundings. Evaluation of the proposed method is don e by the experiments on a simulation environment. The evaluation results show the effectiveness of the proposed method.

  • 歪みの補正を目的とした補助線入り二次元コードとその復号方式の提案

    川上 雄大, 伊藤 拓也, 澤井 陽輔, 小野 智司, 川崎 洋, 中山 茂

    電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解   2012年3月

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    記述言語:日本語  

    一般的な2次元コードの復号式は,歪みがない2次元コードや,全体が均一に歪んでいる2次元コードの復号を行えるが,一部が局所的に激しく歪んだ2次元コードの復号は困難である.本研究では,2次元コードに補助線を重畳し,一部を着色することで,非均一,局所的な歪みを含む場合においても復号が可能な2次元コードとその復号方式を開発する.デブルーイン系列の色パターンを持つ補助線を用いることで,オクルージョンの検出を可能とし,QRコードの誤り訂正機能と合わせることで,歪みによりオクルージョンが発生した場合においても復号することができる.

  • DS-1-2 画像類似度および意味的特徴量に基づくコメント推薦手法の提案(DS-1.COMP学生シンポジウム,シンポジウムセッション)

    古澤 孝元, 河合 由起子, 川崎 洋, 張 建偉

    電子情報通信学会総合大会講演論文集   2012年3月

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    記述言語:日本語  

    DS-1-2 Comments Recommendations for Images Based on Similarity of Images and Semantic Features

  • 平面板を用いたプロジェクタの効率的なキャリブレーション手法の提案

    清田 祥太, 川崎 洋, 古川 亮, 佐川 立昌

    電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解   2012年1月

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    記述言語:日本語  

    近年,プロジェクタとカメラを用いた3次元計測に関する研究が盛んになってきており,プロジェクタのキャリブレーションの必要性が高まってきている.しかし,プロジェクタのキャリブレーション方法は,今のところ完全には確立されていない.これまでのプロジェクタのキャリブレーション手法では,専用のツールや特殊な校正儀を用いたり,またグレーコードのような特殊なパターンを撮影するなどして,プロジェクタの座標情報を手に入れる必要があるため,多くの時間や手間を必要としていた.そこで,本研究ではプロジェクタとカメラを短時間でキャリブレーションでき,さらに特殊な校正儀も必要としない,効率的なキャリブレーション手法を提案する.

  • 平面板を用いたプロジェクタの効率的なキャリブレーション手法の提案

    清田 祥太, 川崎 洋, 古川 亮, 佐川 立昌

    電子情報通信学会技術研究報告. CQ, コミュニケーションクオリティ   2012年1月

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    記述言語:日本語  

    近年,プロジェクタとカメラを用いた3次元計測に関する研究が盛んになってきており,プロジェクタのキャリブレーションの必要性が高まってきている.しかし,プロジェクタのキャリブレーション方法は,今のところ完全には確立されていない.これまでのプロジェクタのキャリブレーション手法では,専用のツールや特殊な校正儀を用いたり,またグレーコードのような特殊なパターンを撮影するなどして,プロジェクタの座標情報を手に入れる必要があるため,多くの時間や手間を必要としていた.そこで,本研究ではプロジェクタとカメラを短時間でキャリブレーションでき,さらに特殊な校正儀も必要としない,効率的なキャリブレーション手法を提案する.

  • 近赤外グリッドパターンを用いたテクスチャ付き形状のワンショット計測法

    阪下和弘, 佐川立昌, 古川亮, 川崎洋, 八木康史

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集   2011年7月

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    記述言語:日本語  

  • 多視点プロジェクタ・カメラシステムによる動的シーンの再構成手法

    清田祥太, 川崎洋, 古川亮, 佐川立昌

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集   2011年7月

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    記述言語:日本語  

  • 複数のプロジェクタ・カメラを用いた形状計測システムにおける未復元投影パターンの再推定

    師岡大志, 古川亮, 川崎洋, 佐川立昌, 日浦慎作, 浅田尚紀

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集   2011年7月

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    記述言語:日本語  

  • 赤外光源を用いた2プロジェクタワンショットスキャンによる形状計測システム

    清田祥太, 坂口裕一, 小野智司, 中山茂, 川崎洋, 古川亮, 佐川立昌

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集   2011年7月

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    記述言語:日本語  

  • 1P1-M05 全方位ステレオ視を用いたスキャンマッチングによる6自由度SLAM(移動ロボットのための視覚)

    野中 伴文, 子安 大士, 前川 仁, 川崎 洋, 小野 晋太郎, 池内 克史

    ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集   2011年5月

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    記述言語:日本語  

    This paper proposes a method to perform 6-DOF SLAM by using scan matching based on the three-dimensional distance information acquired by omnidirectional stereo vision. Acquired scan is evaluated by the Iterative Closest Point (ICP) algorithm, then the result is integrated by the extended Kalman filter (EKF). Evaluation of the proposed method is done by the experiments on a simulation environment. The evaluation results show the effectiveness of the proposed method.

  • グリッドパターンを用いたワンショットスキャンによるリアルタイムな人体計測システム

    川崎 俊央, 川崎 洋, 古川 亮, 大田 雄也, 佐川 立昌, 八木 康史

    電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解   2009年6月

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    記述言語:日本語  

    3次元物体の形状を高密度で取得できれば多くの物体解析に大きく貢献できる.これを実現するため,これまで多くの手法が提案されてきたが,特にパターンコード化法による手法が実用の面などから近年盛んに研究されている.特に、単一の投影パターンを用いて復元する手法は動物体にも対応でき,応用範囲が広い.この手法はワンショットスキャンと呼ばれる.本論文では,赤外線を用いた3次元形状復元を提案する.特定の波長の赤外線を用いることで,環境光の影響を受けにくくなり,顔をスキャンする時の計測中の眩しさが無くなるといった利点がある.また,対象物体のテクスチャを同時に獲得できる.本論文では,この赤外線によるワンショットスキャンを用いた人体計測システムを構築し,評価する.

  • Shape Reconstruction and Camera Self-Calibration Using Cast Shadows and Scene Geometries

    Hiroshi Kawasaki, Ryo Furukawa

    INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION   2009年6月

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    記述言語:英語  

    Recently, various techniques of shape reconstruction using cast shadows have been proposed. These techniques have the advantage that they can be applied to various scenes, including outdoor scenes, without using special devices. Previously proposed techniques usually require calibration of camera parameters and light source positions, and such calibration processes limit the range of application of these techniques. In this paper, we propose a method to reconstruct 3D scenes even when the camera parameters or light source positions are unknown. The technique first recovers the shape with 4-DOF indeterminacy using coplanarities obtained by cast shadows of straight edges or visible planes in a scene, and then upgrades the shape using metric constraints obtained from the geometrical constraints in the scene. In order to circumvent the need for calibrations and special devices, we propose both linear and nonlinear methods in this paper. Experiments using simulated and real images verified the effectiveness of this technique.

    DOI: 10.1007/s11263-008-0188-7

  • Shape Reconstruction and Camera Self-Calibration Using Cast Shadows and Scene Geometries

    Hiroshi Kawasaki, Ryo Furukawa

    INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION   2009年6月

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    記述言語:英語  

    Recently, various techniques of shape reconstruction using cast shadows have been proposed. These techniques have the advantage that they can be applied to various scenes, including outdoor scenes, without using special devices. Previously proposed techniques usually require calibration of camera parameters and light source positions, and such calibration processes limit the range of application of these techniques. In this paper, we propose a method to reconstruct 3D scenes even when the camera parameters or light source positions are unknown. The technique first recovers the shape with 4-DOF indeterminacy using coplanarities obtained by cast shadows of straight edges or visible planes in a scene, and then upgrades the shape using metric constraints obtained from the geometrical constraints in the scene. In order to circumvent the need for calibrations and special devices, we propose both linear and nonlinear methods in this paper. Experiments using simulated and real images verified the effectiveness of this technique.

    DOI: 10.1007/s11263-008-0188-7

  • The separation of reflected and transparent layers from real-world image sequence

    Thanda Oo, Hiroshi Kawasaki, Yutaka Ohsawa, Katsushi Ikeuchi

    MACHINE VISION AND APPLICATIONS   2007年2月

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    記述言語:英語  

    This paper presents an optimal method for the separation of reflected and transparent layers from real-world scene images. Whereas past research has been applied to indoor environments and static cameras, our technique can be used for outdoor scenes and motion cameras. The method is based on spatio-temporal analysis, especially using epipolar plane images (EPI). The edge and color information of EPI has been used to segment the areas on EPIs efficiently and separate the reflected and transparent layers. This method can be used for refining building textures by removing reflections from captured images for the purpose of city modeling.

    DOI: 10.1007/s00138-006-0043-1

  • The separation of reflected and transparent layers from real-world image sequence

    Thanda Oo, Hiroshi Kawasaki, Yutaka Ohsawa, Katsushi Ikeuchi

    MACHINE VISION AND APPLICATIONS   2007年2月

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    記述言語:英語  

    This paper presents an optimal method for the separation of reflected and transparent layers from real-world scene images. Whereas past research has been applied to indoor environments and static cameras, our technique can be used for outdoor scenes and motion cameras. The method is based on spatio-temporal analysis, especially using epipolar plane images (EPI). The edge and color information of EPI has been used to segment the areas on EPIs efficiently and separate the reflected and transparent layers. This method can be used for refining building textures by removing reflections from captured images for the purpose of city modeling.

    DOI: 10.1007/s00138-006-0043-1

  • 視点依存の微小面を用いた複雑な表面形状をもつ物体の表示手法

    山崎 俊太郎, 佐川 立昌, 川崎 洋, 池内 克史, 坂内 正夫

    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 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. D-II   2003年10月

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    記述言語:日本語  

    仮想空間内でコンピュータグラフイックスを用いて実物体を表示する際には,対象物の幾何情報とテクステャ情報を用いて描画する方法が一般的である.しかし物体が複雑な細部構造をもつ場合,幾何モデルを正確に計測することができないため,現実感を失うことなくこれらの物体を描画することが難しい.そこで描画視点に依存して視線と面が常に直交するように微小面を層状に発生させ,更に各面に視点依存テクスチャマッピングを行うことで,より現実感の高い描画を行う手法を提案する.これらの処理はプログラム可能グラフイックスハードウェアを使って通常のPCで効率的に実装することが可能である.本手法は視点依存の詳細度制御が可能であり,複雑な物体や風景を対話的な速度で描画できることを示す.

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産業財産権

特許権   出願件数: 8件   登録件数: 2件
実用新案権   出願件数: 0件   登録件数: 0件
意匠権   出願件数: 0件   登録件数: 0件
商標権   出願件数: 0件   登録件数: 0件

所属学協会

  • IEEE

  • 情報処理学会

  • 電子情報通信学会

  • 日本バーチャルリアリティ学会

  • -

  • IEEE

  • VR学会

  • 情報処理学会CVIM研究会

  • 電子情報通信学会

  • 電子情報通信学会

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  • 日本バーチャルリアリティ学会

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  • 情報処理学会CVIM研究会

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  • 情報処理学会

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  • VR学会

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  • IEEE

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委員歴

  • 情報処理学会CVIM研究会運営委員   運営委員   国内

    2020年4月 - 2024年3月   

  • 情報処理学会CVIM研究会   運営委員  

    2020年4月 - 2022年3月   

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  • 情報処理学会CVIM研究会幹事   幹事   国内

    2018年4月 - 2019年3月   

学術貢献活動

  • Area Chair 国際学術貢献

    ECCV  ( Milano Italy ) 2024年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:10,000

  • ECCV 国際学術貢献

    ( Milano Italy ) 2024年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

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  • Area Chair 国際学術貢献

    IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)  ( Seattle UnitedStatesofAmerica ) 2024年6月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:10,000

  • IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 国際学術貢献

    ( Seattle UnitedStatesofAmerica ) 2024年6月

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    種別:大会・シンポジウム等 

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  • Area Chair 国際学術貢献

    IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)  ( Paris France ) 2023年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:10,000

  • IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 国際学術貢献

    ( Paris France ) 2023年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

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  • Area Chair 国際学術貢献

    IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)  ( Vancouver Canada ) 2023年6月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:10,000

  • 学術論文等の審査

    役割:査読

    2023年

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    種別:査読等 

    外国語雑誌 査読論文数:2

    国際会議録 査読論文数:50

  • Area Chair 国際学術貢献

    IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)  ( New Orleans UnitedStatesofAmerica ) 2022年6月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:10,000

  • IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 国際学術貢献

    ( New Orleans UnitedStatesofAmerica ) 2022年6月

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    種別:大会・シンポジウム等 

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  • IJCV Guest editor 国際学術貢献

    2021年12月 - 2022年12月

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    種別:学会・研究会等 

  • IJCV Guest editor 国際学術貢献

    役割:審査・評価

    2021年12月 - 2022年12月

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    種別:査読等 

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  • Program chair 国際学術貢献

    IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) workshop PBDL  ( その他 ) 2021年10月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:100

  • Local chair 国際学術貢献

    International Conference of 3D Vision  ( Fukuoka Japan Japan ) 2020年11月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:500

  • Genera chair 国際学術貢献

    International Workshop on Frontiers of Computer Vision  ( Japan Japan ) 2020年2月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:100

  • Program chair

    画像の認識・理解シンポジウム  ( Japan Japan ) 2019年8月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:1,000

  • Co-Genera chair 国際学術貢献

    International Workshop on Frontiers of Computer Vision  ( Korea Korea Korea ) 2019年2月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:100

  • Other 国際学術貢献

    ECCV workshop  ( Germany Germany ) 2018年9月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:3,000

  • CoProgram chair

    画像の認識・理解シンポジウム  ( Japan Japan ) 2018年8月

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    種別:大会・シンポジウム等 

    参加者数:1,000

  • IPSJ Transaction CVA 国際学術貢献

    2018年4月 - 2021年3月

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    種別:学会・研究会等 

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • A new data-driven approach to bring humanity into virtual worlds with computer vision

    研究課題/領域番号:23K28129  2023年4月 - 2026年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    THOMAS DIEGO, 鍛冶 静雄, 古賀 靖子, 川崎 洋, 落合 啓之

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    資金種別:科研費

    The core idea is to leverage RGB-D data to achieve realism of digital humans. We propose:
    (1) Weakly supervised method to learn 3D shape from in-the-wild RGB-D data.
    (2) Real-time animation model to learn motion from RGB-D videos.
    (3) Data-driven method to learn semantically appropriate body movements.

    CiNii Research

  • 水中3次元計測 国際共著

    2020年4月 - 2025年3月

    九州大学 

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    担当区分:研究代表者 

    水中における3次元計測手法及びAUVやROVによる海中構造物や海底地図の自動生成を実現する

  • 水中環境のアクティブ3次元計測および水中構造物の解析手法の確立

    研究課題/領域番号:20H00611  2020年 - 2025年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    川崎 洋, 巻 俊宏, 小池 賢太郎, 佐藤 啓宏, 唐 毅, 古川 亮, 佐川 立昌, THOMAS DIEGO, 岩口 尭史, 高松 淳

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

    水中での形状計測や解析に対する関心が高まっている。本研究では、高密度・高精度に広範囲の水中の3次元形状を計測する手法を開発する。提案手法は、単画像から形状復元可能なため、複数画像間の複雑な屈折の関係や見え方の違いなどを考慮する必要がなく、水中での計測に適している。さらに、視点移動が可能なことから、ROVやAUVなど水中ロボットに搭載し、移動しながら水中の3次元形状を取得し、これらを位置合わせすることで、GPSの使えない水中においても広範囲の形状を計測できる。提案システムにより、海底の詳細な地形図の作成や水中構造物の定点観測による老朽化の解析など、幅広い応用や実社会での利用が期待される。

    CiNii Research

  • パターン投影と深層学習を利用した頑健で高精度な3次元内視鏡システム

    2018年 - 2022年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別:科研費

  • 屈折を含む非中心投影画像からの汎用的3次元復元手法の開発

    研究課題/領域番号:HBG8K19824  2018年 - 2021年

    科学研究費助成事業  挑戦的萌芽研究

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • 屈折を含む非中心投影画像からの汎用的3次元復元手法の開発

    2018年 - 2020年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • 屈折を含む非中心投影画像からの汎用的3次元復元手法の開発

    研究課題/領域番号:18K19824  2018年 - 2020年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  挑戦的研究(萌芽)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • 非撮像経路信号の制御による脳内明るさ符号化機構の解明

    2017年 - 2020年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別:科研費

  • プロジェクタにより構築されるライトフィールドの解析・応用(国際共同研究強化)

    2017年 - 2019年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • 構造データに対する表現学習と特性の異なる2種類の実問題への応用

    2016年 - 2018年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別:科研費

  • プロジェクタによる目的別ライトフィールドの構築手法

    2016年 - 2018年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • 分野横断的な最適化を可能とする適応型共進化法と電子透かし用符号化開口設計への応用

    2015年 - 2018年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別:科研費

  • 高輝度小型パターン光源を用いた3次元内視鏡の開発と人体消化器官計測の試み

    2015年 - 2017年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別:科研費

  • 高速変形物体のリアルタイム計測により医療支援システムの研究開発

    2014年 - 2015年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • 非線形かつ局所的な歪みを含む2次元コードの復元技術の開発

    2013年 - 2014年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別:科研費

  • 概念辞書によるユーザの潜在的検索要求のための情報検索システムの開発

    2012年 - 2014年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別:科研費

  • 実写映像処理に基づく運転模擬環境の構築と視覚特性評価

    2011年 - 2012年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別:科研費

  • 人体の表面形状をリアルタイム計測するシステム

    2011年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • 超高速3次元形状計測センサの開発および応用の研究

    2009年 - 2011年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    資金種別:科研費

  • 都市などの大規模空間の効率的な形状およびテクスチャ情報の取得に関する研究

    2009年 - 2010年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • 単眼カメラとラインレーザのみからなる3次元形状復元装置の開発

    2007年 - 2008年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

  • 平面レーザとLEDを用いた単眼カメラによる3次元スキャナの開発

    2004年 - 2006年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者  資金種別:科研費

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担当授業科目

  • データ構造とアルゴリズムⅡ(EC・EE)

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • 情報数学特論2

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ(A・B)

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ(EC・EE)

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠA(A・B)

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠB(A・B)

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • 【通年】情報理工学講究

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 【通年】情報理工学研究Ⅰ

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 【通年】情報理工学演習

    2024年4月 - 2025年3月   通年

  • 情報理工学論議Ⅰ

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 情報理工学読解

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 情報理工学論述Ⅰ

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • Computer Vision

    2024年4月 - 2024年6月   春学期

  • コンピュータビジョン

    2024年4月 - 2024年6月   春学期

  • 映像解析特論

    2024年4月 - 2024年6月   春学期

  • アルゴリズム論B

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • アルゴリズム論Ⅱ

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • 情報理工学論議Ⅱ

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • (後期)アルゴリズム論

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 情報理工学演示

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 情報理工学論述Ⅱ

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • アルゴリズム論A

    2023年10月 - 2023年12月   秋学期

  • アルゴリズム論Ⅰ

    2023年10月 - 2023年12月   秋学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ(A・B)【前期】

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • 情報数学特論2

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ(EC・EE)

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠA(A・B)

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠB(A・B)

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅡ(EC・EE)

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • 【通年】情報理工学講究

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 実世界情報処理機構特別講究

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 情報理工学特別研究Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 情報理工学特別研究Ⅱ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 情報理工学特別演習

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 【通年】情報理工学研究Ⅰ

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 【通年】情報理工学演習

    2023年4月 - 2024年3月   通年

  • 情報理工学論議Ⅰ

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報知能工学演習第二

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報知能工学講究第二

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報理工学読解

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 情報理工学論述Ⅰ

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • Computer Vision

    2023年4月 - 2023年6月   春学期

  • コンピュータビジョン

    2023年4月 - 2023年6月   春学期

  • 映像解析特論

    2023年4月 - 2023年6月   春学期

  • アルゴリズム論B

    2022年12月 - 2023年2月   冬学期

  • 電気情報工学セミナーB

    2022年12月 - 2023年2月   冬学期

  • 情報理工学論議Ⅱ

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • (後期)アルゴリズム論

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報知能工学演習第三

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報知能工学講究第三

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報知能工学演習第一

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報知能工学講究第一

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報理工学演示

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • 情報理工学論述Ⅱ

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • アルゴリズム論A

    2022年10月 - 2022年12月   秋学期

  • 電気情報工学セミナーA

    2022年10月 - 2022年12月   秋学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠB(A・B)

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • 情報数学特論2

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ(EC・EE)

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ(A・B)

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅡ(EC・EE)

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠA(A・B)

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • 情報理工学講究

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 実世界情報処理機構特別講究

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報知能工学特別講究第一

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報知能工学特別講究第二

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理工学研究Ⅰ

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理工学演習

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理工学論議Ⅰ

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 工学概論(Ⅰ群)

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 工学概論(Ⅰ群)【電気情報工学入門Ⅱ】

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 情報知能工学演習第二

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 情報知能工学講究第二

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 情報理工学読解

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 情報理工学論述Ⅰ

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • Visual Information Analysis

    2022年4月 - 2022年6月   春学期

  • コンピュータビジョン

    2022年4月 - 2022年6月   春学期

  • 映像解析特論

    2022年4月 - 2022年6月   春学期

  • Computer Vision

    2022年4月 - 2022年6月   春学期

  • アルゴリズム論B

    2021年12月 - 2022年2月   冬学期

  • 情報理工学演示

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • アルゴリズム論

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • 情報知能工学演習第三

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • 情報知能工学講究第三

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ(AB)

    2021年10月 - 2021年12月   秋学期

  • 情報数学特論2

    2021年10月 - 2021年12月   秋学期

  • アルゴリズム論A

    2021年10月 - 2021年12月   秋学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠB(AB)

    2021年10月 - 2021年12月   秋学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠA(AB)

    2021年10月 - 2021年12月   秋学期

  • プログラミング演習(P)

    2021年6月 - 2021年8月   夏学期

  • 情報理工学演習

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 実世界情報処理機構特別講究

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Advanced Research in Real-World Information Processing

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 情報知能工学特別講究第一

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 情報知能工学特別講究第二

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 知的情報システム工学特別演習

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 社会情報システム工学特別演習

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Advanced Research in Advanced Information Technology I

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Advanced Research in Advanced Information Technology II

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Adv Semi in Intelligent Information Systems Engineering

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • Advanced Seminar in Social Information Systems Engineering

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • 情報理工学研究Ⅰ

    2021年4月 - 2022年3月   通年

  • [M2]情報知能工学講究第二

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • 電気情報工学入門

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • 電気情報工学入門Ⅰ

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • 電気情報工学入門Ⅱ

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • 情報理工学読解

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • [M2]情報知能工学演習第二

    2021年4月 - 2021年9月   前期

  • [M2]Visual Information Analysis

    2021年4月 - 2021年6月   春学期

  • 電気情報工学入門

    2021年4月 - 2021年6月   春学期

  • コンピュータビジョン

    2021年4月 - 2021年6月   春学期

  • [M2]映像解析特論

    2021年4月 - 2021年6月   春学期

  • Computer Vision

    2021年4月 - 2021年6月   春学期

  • アルゴリズム論B

    2020年12月 - 2021年2月   冬学期

  • 情報知能工学講究第三

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • アルゴリズム論

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • 情報知能工学演習第一

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • 情報知能工学演習第三

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • 情報知能工学講究第一

    2020年10月 - 2021年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠB(AB)

    2020年10月 - 2020年12月   秋学期

  • アルゴリズム論A

    2020年10月 - 2020年12月   秋学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠA(AB)

    2020年10月 - 2020年12月   秋学期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ(AB)

    2020年10月 - 2020年12月   秋学期

  • Advanced Seminar in Social Information Systems Engineering

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 国際演示技法

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 知的財産技法

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • ティーチング演習

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 先端プロジェクト管理技法

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Scientific English Presentation

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Intellectual Property Management

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Exercise in Teaching

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Advanced Project Management Technique

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 実世界情報処理機構特別講究

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Advanced Research in Real-World Information Processing

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 情報知能工学特別講究第一

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 情報知能工学特別講究第二

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 知的情報システム工学特別演習

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 社会情報システム工学特別演習

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Advanced Research in Advanced Information Technology I

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Advanced Research in Advanced Information Technology II

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • Adv Semi in Intelligent Information Systems Engineering

    2020年4月 - 2021年3月   通年

  • 情報知能工学講究第二

    2020年4月 - 2020年9月   前期

  • 情報知能工学演習第二

    2020年4月 - 2020年9月   前期

  • 映像解析特論

    2020年4月 - 2020年6月   春学期

  • 映像解析特論

    2020年4月 - 2020年6月   春学期

  • アルゴリズム論B

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報知能工学演習第一

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報知能工学演習第三

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報知能工学講究第一

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報知能工学講究第三

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報数学特論2

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠA(A,B)

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠB(A,B)

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • アルゴリズム論

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • アルゴリズム論A

    2019年10月 - 2020年3月   後期

  • 情報知能工学講究第二

    2019年4月 - 2019年9月   前期

  • 情報知能工学演習第二

    2019年4月 - 2019年9月   前期

  • サイバーセキュリティ基礎論

    2019年4月 - 2019年6月   春学期

  • 情報数学特論2

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠA(A,B)

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠB(A,B)

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • アルゴリズム論

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • 情報知能工学演習第一

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • 情報知能工学演習第三

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • 情報知能工学講究第一

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • 情報知能工学講究第三

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • アルゴリズム論

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • 情報数学特論2

    2018年10月 - 2019年3月   後期

  • 映像解析特論

    2018年4月 - 2018年9月   前期

  • 情報数学特論2

    2017年10月 - 2018年3月   後期

  • アルゴリズム論

    2017年10月 - 2018年3月   後期

  • データ構造とアルゴリズムⅠ

    2017年10月 - 2018年3月   後期

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FD参加状況

  • 2024年3月   役割:参加   名称:全学FD「M2Bシステムの使い方」(3/8~オンデマンド)

    主催組織:全学

  • 2024年3月   役割:参加   名称:【シス情FD】高度データサイエンティスト育成事業の取り組みについて

    主催組織:部局

  • 2023年11月   役割:参加   名称:【シス情FD】企業等との共同研究の実施増加に向けて

    主催組織:部局

  • 2023年11月   役割:参加   名称:GakuNin RDMデータ活用セミナー : これからの研究データ管理を探る

    主催組織:部局

  • 2023年10月   役割:参加   名称:【シス情FD】価値創造型半導体人材育成センターについて

    主催組織:部局

  • 2023年9月   役割:参加   名称:九州大学ラーニングアナリティクスセンター第2回シンポジウム「生成系AIとラーニングアナリティクスによる新たな教育学習支援の可能性」

    主催組織:部局

  • 2023年9月   役割:参加   名称:【シス情FD】Top10%論文/Top10%ジャーナルとは何か: 傾向と対策

    主催組織:部局

  • 2023年7月   役割:参加   名称:【シス情FD】若手教員の研究紹介⑨

    主催組織:部局

  • 2023年6月   役割:参加   名称:【シス情FD】SBRC、QRECの活動ご紹介

    主催組織:部局

  • 2023年5月   役割:参加   名称:【シス情FD】農学研究院で進めているDX教育について

    主催組織:部局

  • 2023年4月   役割:参加   名称:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑧

    主催組織:部局

  • 2023年3月   役割:参加   名称:【シス情FD】独・蘭・台湾での産学連携を垣間見る-Industy 4.0・量子コンピューティング・先端半導体-

    主催組織:部局

  • 2023年3月   役割:参加   名称:TF(ティーチング・フェロー)経験を通じて大学院生の教育能力を高める

    主催組織:部局

  • 2023年1月   役割:参加   名称:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑦

    主催組織:部局

  • 2022年11月   役割:参加   名称:【工学・シス情】教職員向け知的財産セミナー(FD)

    主催組織:部局

  • 2022年10月   役割:参加   名称:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑥

    主催組織:部局

  • 2022年9月   役割:参加   名称:【シス情FD】研究機器の共用に向けて

    主催組織:部局

  • 2022年7月   役割:参加   名称:【シス情FD】若手教員による研究紹介⑤

    主催組織:部局

  • 2022年6月   役割:参加   名称:【シス情FD】電子ジャーナル等の今後について

    主催組織:部局

  • 2022年5月   役割:参加   名称:【シス情FD】若手教員による研究紹介④「量子コンピュータ・システム・アーキテクチャの研究~道具になることを目指して~」

    主催組織:部局

  • 2022年4月   役割:参加   名称:【シス情FD】第4期中期目標・中期計画等について

    主催組織:部局

  • 2022年3月   役割:参加   名称:全学FD:メンタルヘルス講演会

    主催組織:全学

  • 2022年3月   役割:参加   名称:シンポジウムシリーズ「九大バリアフリースタンダードが社会を創る」第6回「バリアフリーとアート」

    主催組織:全学

  • 2022年1月   役割:参加   名称:【シス情FD】シス情関連の科学技術に対する国の政策動向(に関する私見)

    主催組織:部局

  • 2021年12月   役割:参加   名称:【シス情FD】企業出身教員から見た大学

    主催組織:部局

  • 2021年11月   役割:参加   名称:【シス情FD】若手教員による研究紹介 及び 研究費獲得のポイント等について③

    主催組織:部局

  • 2021年10月   役割:参加   名称:【シス情FD】熊本高専と九大システム情報との交流・連携に向けて ー 3年半で感じた高専の実像 ー

    主催組織:部局

  • 2021年9月   役割:参加   名称:博士後期課程の充足率向上に向けて

    主催組織:部局

  • 2021年7月   役割:参加   名称:若手教員による研究紹介 及び 科研取得のポイント、その他について ②

    主催組織:部局

  • 2021年6月   役割:参加   名称:若手教員による研究紹介 及び 科研取得のポイントについて ①

    主催組織:部局

  • 2021年5月   役割:参加   名称:先導的人材育成フェローシップ事業(情報・AI分野)について

    主催組織:部局

  • 2021年3月   役割:参加   名称:FD講演会「九州大学オンライン授業のグッドプラクティス 〜 リアルタイム型授業編〜」

    主催組織:部局

  • 2021年3月   役割:参加   名称:FD講演会「九州大学オンライン授業のグッドプラクティス 〜 オンデマンド型授業編〜」

    主催組織:部局

  • 2020年12月   役割:参加   名称:Moodle&MS Teams連携によるオンライン講義実施報告(Youtube Prezi Powerpoint Wolframcloud そして TeX)

    主催組織:部局

  • 2020年12月   役割:参加   名称:令和2年度 第2回工学部FD(1日目) 総合型選抜の実施に向けて―面接の全般的な内容(注意事項、採点方法など)

    主催組織:部局

  • 2020年11月   役割:参加   名称:マス・フォア・イノベーション卓越大学院について

    主催組織:部局

  • 2020年10月   役割:参加   名称:2020年度 ユニバーシティ・デザイン・ワークショップの報告

    主催組織:部局

  • 2020年9月   役割:参加   名称:電気情報工学科総合型選抜(AO入試)について

    主催組織:部局

  • 2020年8月   役割:参加   名称:【IDE大学セミナー】大学教職員の多様な働き方について

  • 2019年10月   役割:参加   名称:電子ジャーナルの現状と今後の動向に関する説明会

    主催組織:部局

  • 2019年6月   役割:参加   名称:8大学情報系研究科長会議の報告

    主催組織:部局

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その他教育活動及び特記事項

  • 2021年  クラス担任  学部

社会貢献・国際連携活動概要

  • 2024/4- フランスより5名のインターンシップ生を受け入れ
    2023/5- フランスより2名のインターンシップ生を受け入れ
    2023/4- 社会人Dr受け入れ
    2021/11- 中国より1名の博士研究員を受け入れ
    2021/10- フランスより1名のインターンシップ生を受け入れ
    2020/4- アムステル大学と共同研究(九大客員教員付与)
    2020/2 International Workshop on Frontiers of Computer VisionのGeneral Chair
    2019/5-10 フランスより4名のインターンシップ受入れ
    2019/2 International Workshop on Frontiers of Computer VisionのCo-General Chair
    2018/10- 北京大学と共同研究(博士学生)
    2018/6-8 MERL bostonと共同研究
    2018/4- Microsoftと共同研究
    2018/4-2021/3 Rice大学と共同研究
    2018/4-2020/3 MIT, サイモンフレイザー大学と共同研究
    2018/4-2019/3 フランスより1名のインターンシップ受入れ(慶応大とのダブルディグリー)

海外渡航歴

  • 2020年1月 - 2020年2月

    滞在国名1:アメリカ合衆国   滞在機関名1:RICE

  • 2018年10月 - 2019年3月

    滞在国名1:アメリカ合衆国   滞在機関名1:RICE