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2017 年度 実績報告書

画像処理諸分野の精度限界を打破する超汎用メディア横断型基底の導出理論構築

研究課題

研究課題/領域番号 15K12023
研究機関北海道大学

研究代表者

長谷山 美紀  北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (00218463)

研究分担者 小川 貴弘  北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (20524028)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2018-03-31
キーワードマルチメディア情報処理
研究実績の概要

本研究は、画像処理の諸分野において精度限界を打破する超汎用メディア横断型基底導出理論の構築を目指し、研究期間内に【フェーズ1】「異種メディアの統合解析によるメディア横断型基底の導出」、【フェーズ2】「非線形処理を導入したメディア横断型基底の高度化」、【フェーズ3】「メディア横断型基底の工学的応用による画像処理諸分野の精度限界の向上」の実現を目指している。前年度までに、画像中の「撮像内容」、すなわち、意味理解が可能となった画像中の各領域に対して高精度な近似を可能とするメディア横断型基底の導出を行ってきた。平成29年度は、本研究で構築されるメディア横断型基底を、これまでの画像符号化・復元で「画像の近似」に用いられてきた基底に置き換えることで、各分野においてその精度限界の向上が可能になることを示した。また、メディア横断型基底は、「意味理解」を同時に実現する基底であることから、これを用いることで、画像中の「撮像内容」の推定が可能となり、画像認識・検索・推薦の分野においてもその精度限界の向上を実現した。従来より、画像の符号化、復元、認識、検索・推薦等の分野では、直交変換や部分空間法等、基底の導出によって実現される研究が数多く提案されている。また、これらの研究における精度は、導出される基底に大きく依存する。本研究で導出する「画像の近似」と「意味理解」を同時に実現するメディア横断型基底は、「撮像内容」に注目しながら、最適に画像を近似できることから、今後極めて広い分野に対して超汎用的に応用可能であり、その精度向上が期待できる。また、本研究では、画像だけでなく、音楽・音響・映像処理を含むマルチメディア信号処理の広い分野において成果の創出が可能になり、マルチメディア処理の諸分野においてブレークスルーを与えることを明らかにした。

  • 研究成果

    (27件)

すべて 2018 2017 その他

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (22件) (うち国際学会 9件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] A Novel Framework for Estimating Viewer Interest by Unsupervised Multimodal Anomaly Detection2018

    • 著者名/発表者名
      Yuma Sasaka, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 雑誌名

      IEEE Access

      巻: 1 no.6 ページ: 8340-8350

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Accurate Estimation of Personalized Video Preference Using Multiple Users' Viewing Behavior2018

    • 著者名/発表者名
      Yoshiki Ito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: vol. E101-D, no. 2 ページ: 481-490

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Wiener-Based Inpainting Quality Prediction2017

    • 著者名/発表者名
      Takahiro Ogawa, Akira Tanaka, Miki Haseyama
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: vol. E100-D, no. 10 ページ: 2614-2626

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Visualizing Web Images Using Fisher Discriminant Locality Preserving Canonical Correlation Analysis2017

    • 著者名/発表者名
      Kohei Tateno, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: vol. E100-D, no. 9 ページ: 2005-2016

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 作業員から取得されるセンシングデータを用いた熱中症の予兆検知に向けた検討2018

    • 著者名/発表者名
      佐坂勇磨, 小川貴弘, 長谷山美紀
    • 学会等名
      映像情報メディア学会技術報告
  • [学会発表] 機械学習を用いたMR画像からの転移性脳腫瘍の分類に関する一検討2018

    • 著者名/発表者名
      菅田健斗, 小川貴弘, 長谷山美紀, タキンキン, 工藤與亮, 白土博樹
    • 学会等名
      映像情報メディア学会技術報告
  • [学会発表] SFEM-GSによる特徴統合を利用した映像の評価値推定の高精度化2018

    • 著者名/発表者名
      伊藤 良起,小川 貴弘,長谷山 美紀
    • 学会等名
      映像情報メディア学会技術報告
  • [学会発表] LRGAアルゴリズムを用いた昆虫同定のための類似画像検索に関する検討 ー データ拡張による検索精度向上の検証 ー2018

    • 著者名/発表者名
      弦間奨,小川貴弘,長谷山美紀
    • 学会等名
      映像情報メディア学会技術報告
  • [学会発表] 深層学習を用いた画像共有サービスに投稿される観光画像のカテゴリ分類の高精度化に関する検討2018

    • 著者名/発表者名
      斉藤直輝, 小川貴弘, 浅水仁,長谷山美紀
    • 学会等名
      映像情報メディア学会技術報告
  • [学会発表] 楽曲聴取時のユーザに誘起される感情の推定に関する検討 -深層学習の導入による高精度化-2018

    • 著者名/発表者名
      段 博瀟, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
    • 学会等名
      映像情報メディア学会技術報告
  • [学会発表] 映像視聴時の fNIRS 信号を利用した映像に対する好みの推定に関する検討 ー 複数特徴量の統合と距離計量学習の導入 ー2018

    • 著者名/発表者名
      豊田 陽,小川 貴弘,長谷山 美紀
    • 学会等名
      映像情報メディア学会技術報告
  • [学会発表] fNIRS 信号を利用した好みの映像識別に関する検討-特徴量選択の導入による高精度化-2017

    • 著者名/発表者名
      豊田 陽,小川 貴弘,長谷山 美紀
    • 学会等名
      平成29年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会
  • [学会発表] 敵対的学習により生成された画像が与える審美的印象に関する検討2017

    • 著者名/発表者名
      金井 美岬,藤後 廉,小川 貴弘,長谷山 美紀
    • 学会等名
      平成29年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会
  • [学会発表] ランク最小化に基づく行列補完を用いた関心度推定の高精度化に関する検討2017

    • 著者名/発表者名
      九島 哲哉,高橋 翔,小川 貴弘,長谷山 美紀
    • 学会等名
      平成29年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会
  • [学会発表] 適応的フィールド構成を導入したFFMに基づくツイート推薦の高精度化に関する検討2017

    • 著者名/発表者名
      滝村祥司,原川良介,小川貴弘,長谷山美紀
    • 学会等名
      平成29年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会
  • [学会発表] 画像特徴量と fNIRS 特徴量の関連性に注目した画像分類の高精度化に関する検討2017

    • 著者名/発表者名
      堀井 風葉,前田 圭介,小川 貴弘,長谷山 美紀
    • 学会等名
      平成29年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会
  • [学会発表] 異種特徴の関連性を活用したネットワーク解析に基づく音楽動画コンテンツの推薦に関する一検討 -ユーザの好みを反映可能とする特徴変換による高精度化-2017

    • 著者名/発表者名
      松本 有衣,原川 良介,小川 貴弘,長谷山 美紀
    • 学会等名
      平成29年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会
  • [学会発表] Video Preference Estimation Using fNIRS Signals2017

    • 著者名/発表者名
      Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conference on Consumer Electronics
    • 国際学会
  • [学会発表] Aesthetic Quality Assessment of Images via Supervised Locality Preserving CCA2017

    • 著者名/発表者名
      Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conference on Consumer Electronics
    • 国際学会
  • [学会発表] Interest Level Estimation Based on Matrix Completion via Rank Minimization2017

    • 著者名/発表者名
      Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conference on Consumer Electronics
    • 国際学会
  • [学会発表] Personalized Tweet Recommendation Based on Field-aware Factorization Machines with Adaptive Field Organization2017

    • 著者名/発表者名
      Shoji Takimura, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conference on Consumer Electronics
    • 国際学会
  • [学会発表] Image Classification for Trend Prediction Based on Integration of fNIRS and Visual Features2017

    • 著者名/発表者名
      Kazaha Horii, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conference on Consumer Electronics
    • 国際学会
  • [学会発表] Construction of Network Using Heterogeneous Social Metadata for Music Video Recommendation2017

    • 著者名/発表者名
      Yui Matsumoto, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conference on Consumer Electronics
    • 国際学会
  • [学会発表] Preference Estimation for Video Recommendation Using DCNN Features and Viewing Behavior2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshiki Ito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 学会等名
      IEEE Global Conference on Consumer Electronics
    • 国際学会
  • [学会発表] Tag Refinement Based on Multilingual Tag Hierarchies Extracted from Image Folksonomy2017

    • 著者名/発表者名
      Shota Hamano, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 学会等名
      IEEE International Conference on Image Processing
    • 国際学会
  • [学会発表] MvLFDA-based Video Preference Estimation Using Complementary Properties of Features2017

    • 著者名/発表者名
      Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
    • 学会等名
      IEEE International Conference on Image Processing
    • 国際学会
  • [備考] 北海道大学情報科学研究科メディアダイナミクス研究室HP

    • URL

      https:/www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/

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公開日: 2018-12-17  

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