2024/10/08 更新

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イワグチ　タカフミ
岩口 尭史
IWAGUCHI TAKAFUMI
所属
システム情報科学研究院 情報知能工学部門 助教
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）
職名
助教
プロフィール
コンピュータビジョン，特に，光伝播解析，コンピュテーショナル・フォトグラフィ分野の研究に従事．
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学位

  • 博士（工学）

経歴

  • 2017.8-2018.3, カーネギーメロン大学，客員研究員

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ：水中シーンにおける3次元計測

    研究キーワード：コンピュータビジョン,水中形状計測,ロボット制御

    研究期間： 2022年4月

  • 研究テーマ：光伝播を用いたシーン解析

    研究キーワード：コンピュータビジョン,光伝播解析

    研究期間： 2019年4月

論文

  • Programmable Non-Epipolar Indirect Light Transport: Capture and Analysis 査読 国際誌

    H. Kubo, S. Jayasuriya, T. Iwaguchi, T. Funatomi, Y. Mukaigawa

    IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics   2019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）  

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

    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 ( 3 )   199 - 209   2024年3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

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  • 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

  • ActiveNeuS: Neural Signed Distance Fields for Active Stereo

    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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    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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  • 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

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

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

    COMPUTER VISION - ACCV 2022, PT III   13843   120 - 137   2023年   （ ISSN:0302-9743 ISBN:978-3-031-26312-5 eISSN:1611-3349 ）

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    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

    Web of Science

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

    Wang, HB; Iwaguchi, T; Kawasaki, H

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

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    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

    Web of Science

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

    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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    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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  • Optical tomography based on shortest-path model for diffuse surface object 査読

    Takafumi Iwaguchi, Takuya Funatomi, Takahito Aoto, Hiroyuki Kubo, Yasuhiro Mukaigawa

    IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications   10 ( 1 )   2018年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1186/s41074-018-0051-x

  • Acquiring short range 4D light transport with synchronized projector camera system

    Takafumi Iwaguchi, Hiroyuki Kubo, Takuya Funatomi, Yasuhiro Mukaigawa, Srinivasa Narasimhan

    24th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology, VRST 2018 Proceedings - VRST 2018 24th ACM Symposium on Virtual Reality Software and Technology   2018年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

    DOI： 10.1145/3281505.3283377

  • Acquiring and characterizing plane-to-ray indirect light transport

    Hiroyuki Kubo, Suren Jayasuriya, Takafumi Iwaguchi, Takuya Funatomi, Yasuhiro Mukaigawa, Srinivasa G. Narasimhan

    2018 IEEE International Conference on Computational Photography, ICCP 2018 IEEE International Conference on Computational Photography, ICCP 2018   1 - 10   2018年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

    DOI： 10.1109/ICCPHOT.2018.8368461

  • Estimating parameters of subsurface scattering using directional dipole model

    Xingji Zeng, Takafumi Iwaguchi, Hiroyuki Kubo, Takuya Funatomi, Yasuhiro Mukaigawa

    16th NICOGRAPH International, NICOInt 2017 Proceedings - 2017 NICOGRAPH International, NICOInt 2017   41 - 48   2017年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

    DOI： 10.1109/NICOInt.2017.20

  • Light path alignment for computed tomography of scattering material 査読

    Takafumi Iwaguchi, Takuya Funatomi, Hiroyuki Kubo, Yasuhiro Mukaigawa

    IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications   8 ( 1 )   2016年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1186/10.1186/s41074-016-0003-2

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講演・口頭発表等

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

    @Tang Yi, @Hiroshi Kawasaki, @Takafumi Iwaguchi

    31st ACM International Conference on Multimedia  2023年10月 

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    開催年月日： 2023年10月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：カナダ  

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

    @Takafumi Iwaguchi, @Hiroshi Kawasaki

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

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    開催年月日： 2023年1月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：アメリカ合衆国  

  • AutoEnhancer: Transformer on U-Net Architecture search for Underwater Image Enhancement 国際会議

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

    Asian Conference on Computer Vision (ACCV)  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：口頭発表（一般）  

    国名：中華人民共和国  

  • Auto-Augmentation with Differentiable Renderer for High-Frequency Shape Recovery 国際会議

    #Kodai Tokieda, @Takafumi Iwaguchi, @Hiroshi Kawasaki

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

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    開催年月日： 2022年8月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：カナダ  

  • Self-Calibrated Dense 3D Sensor Using Multiple Cross Line Lasers Based on Light Sectioning Method and Visual Odometry 国際会議

    #Genki Nagamatsu,@Jun Takamatsu,#Takafumi Iwaguchi,@Diego Thomas,@Hiroshi Kawasaki

    2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)  2021年9月 

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    開催年月日： 2021年9月 - 2021年10月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：チェコ共和国  

  • High-frequency Shape Recovery from Shading by CNN and Domain Adaptation 国際会議

    #Kodai Tokieda,@Takafumi Iwaguchi,@Hiroshi Kawasaki

    2021 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP2021)  2021年9月 

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    開催年月日： 2021年9月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：アメリカ合衆国  

  • Specular Object Reconstruction behind Frosted Glass by Differentiable Rendering 国際会議

    Iwaguchi T., Kubo H., Kawasaki H.

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    会議種別：口頭発表（一般）  

  • 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, @Yi Tang, @岩口尭史, @佐藤 啓宏, @Diego Thomas, @川崎洋

    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：口頭発表（一般）  

    開催地：浜松   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

    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：口頭発表（一般）  

    開催地：浜松   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, @川崎洋

    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：口頭発表（一般）  

    開催地：浜松   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

    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：口頭発表（一般）  

    開催地：浜松   国名：日本国  

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

    #Wenbin Luo, @Takafumi Iwaguchi, @Hajime Nagahara, @Ryosuke Sagawa, @Hiroshi Kawasaki

    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：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

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

    #Luo Wenbin, @Takafumi Iwaguchi, @Hiroshi Kawasaki

    5th International Workshop on Image Sensors and Imaging Systems (IWISS)  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：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

  • 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

    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：口頭発表（一般）  

    開催地：姫路   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

    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", 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：口頭発表（一般）  

    開催地：姫路   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

    #木原優輝, #池田貴希, @川崎洋, @岩口尭史, @Diego Thomas, @高松淳

    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：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

  • 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, @川崎洋, @高松淳

    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：口頭発表（一般）  

    開催地：姫路   国名：日本国  

  • Robust ToF measurement under high frequency noise by direct sequence spectrum spreading

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

    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：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, @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 第229回  2022年3月 

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    開催年月日： 2022年6月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • 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

    2021年7月 

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    開催年月日： 2022年6月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

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

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

    2021年7月 

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    開催年月日： 2022年6月

    記述言語：英語   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, @久保尋之, @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 第229回  2022年3月 

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    開催年月日： 2022年6月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • Efficient light transport acquisition by coded illumination and robust photometric stereo by dual photography using deep neural network 国際会議

    @Takafumi Iwaguchi,@Hiroshi Kawasaki

    3rd ICCV Workshop on Physics Based Vision meets Deep Learning (PBDL2021)  2021年10月 

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    開催年月日： 2021年10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  

  • 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

    @岩口尭史，@川崎洋

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

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    開催年月日： 2021年8月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • 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

    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 - 2022年7月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • 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

    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2019)  2019年8月 

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    開催年月日： 2020年6月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：大阪   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, @岩口尭史, @川崎洋

    2020年3月 

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    開催年月日： 2020年6月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • Densifying sparse shape from sparse structured light measurement by learning shading 国際会議

    @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： 2020年6月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

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

    #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  

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産業財産権

特許権   出願件数: 1件   登録件数: 0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

  • 情報処理学会

  • 日本バーチャルリアリティ学会

学術貢献活動

  • 若手プログラム 実行委員

    第23回 画像の認識・理解シンポジウム  （ オンライン ） 2020年8月

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    種別：大会・シンポジウム等 

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 仮想現実のための水中物体の質感計測と再現

    2023年 - 2025年

    戦略的創造研究推進事業 (文部科学省)

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    担当区分：研究代表者  資金種別：受託研究

  • 光の空間的伝播に基づく生体の表面下構造・生体情報の解析

    2020年4月 - 2023年3月

    九州大学 

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    担当区分：研究代表者 

    人体の細胞組織の健康度や青果の鮮度など生体組織の質的な生体情報は，病理診断や出荷管理などに必要不可欠である．生命科学や農学の分野では暗視野顕鏡，光コヒーレントトモグラフィあるいは分光式糖度計など様々な手法で生体情報の獲得が行われてきた．物体内における光の伝わり方である光伝播は生体組織の構造・光学的特性に大きく影響を受け変化する．光伝播はこれらの情報の獲得の手がかりになるが，複合的な要因で変化するため解析が困難であり，利用されてこなかった．
    近年の情報科学分野では機械学習の研究が盛んに行われており，複雑な現象から本質的な情報を抽出することが可能になりつつある．本研究では，情報科学分野と生命科学・農学分野の融合により光学的手法により生体組織の表面下構造・生体情報を獲得することを目指す．

  • 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 - 2024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：研究分担者  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

  • 光の空間的伝播に基づく生体の表面下構造・生体情報の解析

    研究課題/領域番号：20K19825  2020年 - 2022年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    岩口 尭史

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

    本研究では，撮影画像からの解析が困難な生体の表面下構造・生体情報を獲得するための光伝播計測・解析手法を確立することである．
    まず，実物体の光伝播解析について基礎解析を行った後，光源，撮像系からなる最適な計測装置を設計を検討し，多次元光伝播を効率的に計測する手法の研究に取り組む．
    また，解析についてはデータ駆動型の機械学習に基づくアプローチをとり，光伝播に適した特徴抽出手法や，機械学習の実現に重要なデータセットの構築手法について検討を行う．
    さらに，応用研究における実用性を重視し，医療分野，農業分野における網羅的なデータベースを作成することを目標とする．

    CiNii Research

  • 次世代超解像形態観察技術のための光伝播再構成に基づいたニアダイレクトイメージングに関する実証的研究

    2019年

    システム情報科学研究院 スタートアップ支援

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    担当区分：研究分担者  資金種別：学内資金・基金等

担当授業科目

  • プログラミング演習(P)

    2024年6月 - 2024年8月   夏学期

  • 電気情報工学実験Ⅰ（CM）

    2024年4月 - 2024年9月   前期

  • 電気情報工学実験Ⅱ（C）

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 電気情報工学実験Ⅱ（CM）

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • プログラミング演習(P)

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • 電気情報工学実験Ⅰ（CM）

    2023年4月 - 2023年9月   前期

  • 電気情報工学実験Ⅱ（C）

    2022年10月 - 2023年3月   後期

  • プログラミング演習(P)

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • 電気情報工学実験Ⅰ（C）

    2022年4月 - 2022年9月   前期

  • 電気情報工学実験Ⅱ（C）

    2021年10月 - 2022年3月   後期

  • (IUPE)Lab. of Electrical Eng and Computer Science-II（C）

    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

  • プログラミング演習

    2020年4月 - 2020年9月   前期

  • ソフトウェア実験

    2019年10月 - 2020年3月   後期

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FD参加状況

  • 2024年4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

  • 2024年4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

  • 2024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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 2019年4月   役割：参加   名称：平成３１年度 第１回全学ＦＤ（新任教員の研修）

    主催組織：全学

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学内運営に関わる各種委員・役職等

  • 2022年2月 - 2023年9月   学科 電気情報工学科教育用計算機システムリプレースWG