2023年01月, International Workshop on Advanced Image Technology 2023, Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
Improvement of Nighttime Visibility Estimation Based on > Spatio-Temporal Correlation in Videos
Masahiro Yagi;Sho Takahashi;Toru Hagiwara

2022年12月, 土木学会, AI・データサイエンス論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
複数の車載センサーデータを統合した冬期の路面状態のLate Fusion > による推定モデル
石附将武;高橋翔;萩原亨;石井啓太;岩﨑悠志;森徹平;花塚泰史

2022年10月, 交通工学研究会, 第42回交通工学研究発表会 研究奨励賞　　　　　　　　　　　　　　　
歩行者の安心かつ円滑な横断を目的とした自動運転車による意思伝達装置に関する研究
和田駿一;高橋翔;萩原亨

2021年, 映像情報メディア学会, 丹羽高柳賞論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
Multimodal Important Scene Detection in Far-view Soccer Videos Based on Single Deep Neural Architecture
Tomoki Haruyama;Sho Takahashi;Takahiro Ogawa;Miki Haseyama

2020年10月, 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, IEEE GCCE 2020 Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
An Estimation Method of Road Narrowing Condition in in-Vehicle Camera
Kozo Okumura;Sho Takahashi;Toru Hagiwara

2020年09月, IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan, Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
An Estimation Method of Visibility Level on Winter Road Based on Multiple Features in CCTV Images
Shotaro Kawata;Sho Takahashi;Toru Hagiwara

2019年10月, IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), IEEE GCCE 2019 Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
Masahiro Yagi;Sho Takahashi;Toru Hagiwara

2019年10月, IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), IEEE GCCE 2019 Excellent Student Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
Takayuki Abe;Sho Takahashi;Toru Hagiwara

2019年10月, IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), IEEE GCCE 2019 Excellent Demo! Award, Gold Prize　　　　　　　　　　　　　　　
Sho Takahashi;Masahiro Yagi;Toru Hagiwara

2018年10月, IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 1st Prize IEEE GCCE 2018 Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
Tomoki Haruyama;Sho Takahashi;Takahiro Ogawa;Miki Haseyama

2017年12月, 映像情報メディア学会, 優秀研究発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
高橋 翔

2013年10月, IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics, IEEE GCCE 2013 Outstanding Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
高橋 翔

2009年11月, 平成21年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
高橋 翔

AR-based Merging Assistance at Expressway and Its Verification
Sho Takahashi, Ryohei Maruyama, Toru Hagiwara
International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, 2024年12月
研究論文（学術雑誌）

Drivers' collision avoidance behavior: Timing of pedestrian detection when turning right at signalized intersections
Chinami Fukui, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
Asian Transport Studies, 2024年
研究論文（学術雑誌）

Macroscopic Fundamental Diagram理論に基づく冬期の降雪強度が札幌市中心部の交通流に与える影響に関する研究
山城皓太郎, 萩原亨, 高橋翔
交通工学研究発表会論文集(Web), 43rd, 2023年

複数の車載センサーデータを統合した冬期の路面状態のLate Fusionによる推定モデル　　　　　　　　　　　　　　　
石附将武, 高橋翔, 萩原亨, 石井啓太, 岩﨑悠志, 森徹平, 花塚泰史
AI・データサイエンス論文集, 2022年11月, ［査読有り］, ［責任著者］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

予測誤差補正によるLSTMを用いた歩行軌跡予測の高精度化に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
鴨藤功武, 高橋翔, 萩原亨
AI・データサイエンス論文集, 2022年11月, ［査読有り］, ［責任著者］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

複数識別器の確信度に基づくLate-fusionによる車載カメラ映像を用いた夜間の視界レベル推定　　　　　　　　　　　　　　　
佐藤諒, 高橋翔, 萩原亨, 永田泰浩, 大橋一仁
AI・データサイエンス論文集, 2022年11月, ［査読有り］, ［責任著者］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

Development of Road Visibility Inspection System Using Driving Video Images Recorded by On-board Video Camera　　　　　　　　　　　　　　　
Kazuhito OHASHI, Yasuhiro NAGATA, Yasuhiro KANEDA, Toru HAGIWARA, Sho TAKAHASHI, Yuki NAKAMURA
ROUTES/ROADS Magazine, RR393-028, 2022年06月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

空間周波数および深層学習に基づく機械学習による視程レベル推定 －特徴選択手法による空間周波数の選択効果－　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔, 河田祥太朗, 萩原亨
土木学会論文誌 D3（土木計画学）, 77, 5, I_1077, I_1084, 2022年05月, ［査読有り］, ［筆頭著者］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

Development of Poor Visibility Assessment Method in Winter Using Images Taken by On-Board Video Camera　　　　　　　　　　　　　　　
Yuki Nakamura, Toru Hagiwara, Yasuhiro Nagata, Sho Takahashi
Journal of EASTS, 18, 1824, 1841, 2022年03月, ［査読有り］, ［最終著者］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Effects of Time-Gap Settings of Adaptive Cruise Control (ACC) on Driver’s Risk Feeling Estimated by the Car-Following Situation　　　　　　　　　　　　　　　
Shuhei Wada, Sho Takahashi, Tomonori Ohiro, Kazunori Munehiro, Minoru Okada, Toru Hagiwara
Journal of EASTS, 14, 2133, 2148, 2022年03月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）

Awareness of the prevention through design (PtD) concept among design engineers in the Philippines
Rimmon Labadan, Kriengsak Panuwatwanich, Sho Takahashi
Engineering Management in Production and Services, 14, 1, 78, 92, Walter de Gruyter GmbH, 2022年03月01日, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, Abstract

The “Prevention through Design” (PtD) concept considers construction safety during the design process. Several countries are currently practising PtD, including the UK, Singapore, Malaysia, Australia, and the USA, which is still not the case in the Philippines. The study presented in this paper aimed to indicate the current level of awareness of the PtD concept among the structural engineers and purposed to generate a basis of initiatives to introduce or improve the understanding and adoption of PtD in the Philippines. A knowledge, attitude, and practice (KAP) questionnaire was distributed to survey respondents selected through a snowball sampling method, consisting of structural engineers currently working in the Philippines. Sixty-one (61) structural engineers responded and were analysed in this study. Results indicated that PtD was relatively a new concept for most structural engineers in the Philippines. Similarly, the designers’ knowledge of the concept was still low. However, structural engineers viewed PtD as necessary and its implementation as essential in the construction industry. Despite the known concerns in the PtD implementation, structural engineers favoured the adoption of the concept. The paper also discussed challenges and key drivers for implementing PtD in the Philippines based on the questionnaire results and supporting literature reviews. The findings and methodology presented in this paper could serve as a baseline for a larger sample size covering other design trades, such as architectural, electrical, and mechanical design services leading to the broader adoption of PtD in the Philippines. Furthermore, the framework of this study could also apply to other countries with similar contexts.

高速道路合流部の交通円滑化を支援する速度誘導灯に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
大石侑亮, 河合レナ, 高橋翔, 萩原亨
交通工学論文集, 8, 2, A_54, A_61, 2022年02月, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

Virtual Reality Driving Simulator を用いた市街地交差点における右折ドライバの横断歩行者認知に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
岡崎泰勢, 高橋翔, 丸山凌平, 萩原亨
交通工学論文集, 8, 2, A_185, A_193, 2022年02月, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）

Image and CAIS Features-Based Estimation of Road Surface Condition on Winter Local Road.
Masamu Ishizuki, Sho Takahashi, Toru Hagiwara, Keita Ishii, Yuji Iwasaki, Teppei Mori, Yasushi Hanatsuka
11th IEEE Global Conference on Consumer Electronics(GCCE), 79, 80, IEEE, 2022年
研究論文（国際会議プロシーディングス）

A Virtual Reality Driving Simulator with Gaze Tracking for Analyzing Driver's Behavior.
Ryohei Maruyama, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
LifeTech, 144, 145, 2022年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

An Estimation Method of Visibility Level Based on Multiple Models Using In-vehicle Camera Videos under Nighttime.
Ryo Sato, Masahiro Yagi, Sho Takahashi, Toru Hagiwara, Yasuhiro Nagata, Kazuhito Ohashi
GCCE, 530, 531, 2021年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Vehicle Behavior Measurement based-on RTK-GNSS for Driver's Risk Feeling Estimation.
Sho Takahashi, Shuhei Wada, Toru Hagiwara, Kazunori Munehiro
GCCE, 528, 529, 2021年, ［査読有り］, ［筆頭著者］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

LSTM-Based Prediction Method of Crowd Behavior for Robust to Pedestrian Detection Error.
Isamu Kamoto, Takayuki Abe, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
GCCE, 218, 219, 2021年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

An Estimation Method of Road Surface Condition on Winter Expressway via Mobile Nets using In-vehicle Camera Images.
Tomoyuki Takase, Sho Takahashi, Toru Hagiwara, Tomonori Ohiro, Yuji Iwasaki, Teppei Mori, Yasushi Hanatsuka
GCCE, 109, 110, 2021年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

An Edge Computing System for Estimating Road Surface Condition on Winter Expressway.
Masahiro Yagi, Tomoyuki Takase, Sho Takahashi, Toru Hagiwara, Tomonori Ohiro, Yuji Iwasaki, Teppei Mori, Yasushi Hanatsuka
GCCE, 71, 72, 2021年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

Advanced Road Visibility Inspection System for Winter Road Maintenance Using Microcomputer.
Sho Takahashi, Toru Hagiwara, Ryo Sato, Kazuhito Ohashi, Yasuhiro Nagata
GCCE, 28, 29, 2021年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）

冬期道路環境へのACC(Adaptive Cruise Control)の適応条件に関する基礎的研究
和田脩平, 高橋翔, 白石直之, 宗広一徳, 岡田稔, 内藤利幸, 萩原亨
交通工学論文集（特集号）, 7, 2, A_289, A_297, 一般社団法人 交通工学研究会, 2021年, ［査読有り］
日本語,

ACCで冬期道路を走行しているドライバの先行車に対する主観的リスク認知レベルを実車で計測し、冬期道路におけるACCの適応条件の検証を試みた。ドライバがACCを用いて先行車を追従中、先行車が減速し接近する場面を想定した。その結果、ACC走行時のドライバの主観的リスク認知レベルは通常運転に比べて大きくなった。また、先行車との接近時におけるTHW(Time Headway)とTTC(Time To Collision)を説明変数、主観的なリスク認知レベルを目的変数とする統計的モデルを推定した。モデルはTHWのみが有意となった。モデルと主観的なリスク認知レベルの結果から、ドライバが圧雪路面をACCで走行するときにTHW設定を長くすることで、通常運転と同等のリスク認知レベルとなる可能性が示唆された。

ACC(Adaptive Cruise Control)利用時における速度誘導灯を用いた高速道路合流部でのドライバの錯綜回避行動に関する研究
河合レナ, 萩原亨, 高橋翔, 寺倉嘉宏, 大石 侑亮
交通工学論文集（特集号）, 7, 2, A_316, A_325, 一般社団法人 交通工学研究会, 2021年, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）,

本研究では，高速道路本線で ACC を用いた運転を行っているドライバの合流車との錯綜を軽減するために，事前の速度調整装置として走行車線中央に埋め込んだ速度誘導灯を提案した．ドライビングシミュレータを用いて 46 名の実験参加者で走行実験を行い，走行記録・主観評価などから速度誘導灯の意図に関する説明の違いがドライバの運転行動に影響を与えることが示された．その中で，速度誘導灯の意図を説明した実験参加者は，合流部のノーズ端の上流で速度誘導灯の指示に合わせた適切な速度調整を選択していた．これによりスムーズな合流となり，ドライバが感じる合流車による主観的な危険度も低くなった．加えて，速度誘導灯を点灯させていない時における本線車のドライバの加減速行動から，速度誘導灯の設置が効果的となる位置を明らかにした．

高速道路合流部におけるARを用いたHMIによる合流行動支援とその有効性の検証
丸山凌平, 高橋翔, 萩原亨, 寺倉嘉宏
ヒューマンインタフェース学会論文誌, 23, 1, 19, 28, ヒューマンインタフェース学会, 2021年, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）, This study tries to support merging behavior by providing information about the behavior of the mainline vehicle as a next-generation Human-Machine Interface (HMI) based on Augmented Reality (AR). Also, in this paper, we verify the effectiveness of visual information on the driver using AR by analyzing the gaze. Specifically, this paper provides information on the timing in which the merging vehicle cannot merge by using AR to the driver. This information is generated based on the position and speed of the mainline vehicle. In this study, a Virtual Reality (VR) driving simulator that can measure the gaze was developed for experiments. By utilizing the VR driving simulator, driving experiments that provide various kinds of information including AR to the merging vehicle was performed. Also, by using the obtained data at the driving experiments, the driver's gazes are analyzed. In this gaze analysis, we verify the burden on the driver of checking the mainline is reduced by the information provision. Furthermore, the timing of the merging is measured to evaluate the safety and smoothness of the merging. The experimental results suggested that providing the unsuitable timing of merging by AR enables the driver to understand easily the condition of the mainline.

ACCによるカーブ走行時における冬期路面の影響に関する研究
白石直之, 高橋翔, 萩原亨, 岡田稔, 内藤利幸, 宗広一徳
土木学会論文誌 D3（土木計画学）, 76, 5, I_1409, I_1416, 公益社団法人 土木学会, 2021年, ［査読有り］
日本語,

冬期のSAEレベル2以上の運転支援・自動運転導入にはドライバが危険を感じる走行環境の把握が必要である．本研究では公道において走行調査を行い，カーブ区間に着目し冬期道路環境でACC動作中にドライバがとった危険回避行動（調査参加者：6名）と，そのときの道路線形，路面のすべりやすさ，気象条件について検討した．走行調査の結果から道路線形と路面のすべり抵抗値，走行速度を組み合わせた条件を考え，道路線形が厳しい環境であってもすべり抵抗値が高い環境であればドライバの危険感が減少し，ドライバによる危険回避行動を減らすことができる可能性を明らかにした．また，道路線形が厳しい区間やすべり抵抗値が低い区間ではシステムが予め走行速度を低下させることでドライバに危険感を与えない走行が可能となることを示唆した．

AVOIDANCE BEHAVIOR ON BICYCLE TRIPS DETECTION BASED ON MULTIMODAL APPROACH FOR ROAD MANAGEMENT
Masahiro Yagi, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
Journal of JSCE D3（Infrastructure Planning and Management）, 76, 5, I_899, I_907, 2021年, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）

自転車の回避行動に関するデータ集積のためのエッジコンピューティングシステムの構築
八木 雅大, 高橋 翔, 萩原 亨
土木学会論文集D3 (土木計画学), 76, 5, I_859, I_867, 公益社団法人 土木学会, 2021年, ［査読有り］
日本語,

現在，CCTV や車載カメラにより取得された多くの道路映像が，道路管理者の元に集積されている．しかしながら，その多くは取得された画像や映像がそのまま集積されており，ネットワークを介した伝送や保存のための容量が膨大となっている．また，変状や障害物が存在する道路状況では，自転車は通常の走行が困難となり，それらを回避する走行を強いられる．したがって，そのような道路状況にあることを把握可能とすることは，より適切な道路管理につながる．そこで，本稿では，自転車の回避行動に関するデータをエッジコンピューティングによって，データ量を削減しながら集積するシステムを提案する．本稿の最後では，実験によって，搭載するアルゴリズムの有効性およびシステムの有用性について確認する．

User-selectable event summarization in unedited raw soccer video via multimodal bidirectional LSTM
Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
ITE Transactions on Media Technology and Applications, 9, 1, 42, 53, 2021年, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）, A new method that generates user-selectable event summaries from unedited raw soccer videos is presented in this paper. Since there are more unedited raw soccer videos than broadcasted/distributed soccer videos and unedited videos have various viewers, it is necessary to analyze these videos for meeting the demands of various viewers. The proposed method introduces a multimodal CNN-BiLSTM architecture for analyzing unedited raw soccer videos. This architecture extracts candidate scenes for event summarization from unedited soccer videos and classifies these scenes into typical events. Finally, our method generates user-selectable event summaries by simultaneously considering the importance of candidate scenes and the event classification results. Experimental results using real unedited raw soccer videos show the effectiveness of our method.

Deterioration level estimation via neural network maximizing category-based ordinally supervised multi-view canonical correlation.
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Multim. Tools Appl., 80, 15, 23091, 23112, 2021年, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）, A deterioration level estimation method via neural network maximizing category-based ordinally supervised multi-view canonical correlation is presented in this paper. This paper focuses on real world data such as industrial applications and has two contributions. First, a novel neural network handling multi-modal features transforms original features into features effectively representing deterioration levels in transmission towers, which are one of the infrastructures, with consideration of only correlation maximization. It can be realized by setting projection matrices maximizing correlations between multiple features into weights of hidden layers. That is, since the proposed network has only a few hidden layers, it can be trained from a small amount of training data. Second, since there exist diverse characteristics and an ordinal scale in deterioration levels, the proposed method newly derives category-based ordinally supervised multi-view canonical correlation analysis (Co-sMVCCA). Co-sMVCCA enables estimation of effective projection considering both within-class divergence and the ordinal scale between classes. Experimental results showed that the proposed method realizes accurate deterioration level estimation.

A Study on Avoidance Behavior on Bicycle Trips Detection Using Multiple Features for Improvement Road Management
Masahiro Yagi, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-Taiwan 2020, 2020年09月28日, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper proposes a method for detecting avoidance behavior on bicycle trips in videos using multiple features. Our previous method detected the avoidance behavior on bicycle trips by using single feature based on rider's body parts. Also, the collaborative use of multiple features is effective for video analysis tasks. Thus, the proposed method introduces two new features for detection performance improvement. The introduced features are based on optical flow and Convolutional Neural Network (CNN), which are widely used in video analysis. Consequently, more accurate detection is realized. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

An Estimation Method of Candidate Region for Superimposing Information Based on Gaze Tracking Data in Soccer Videos
Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-Taiwan 2020, 2020年09月28日, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, A novel method estimating candidate regions for superimposing information in soccer videos based on gaze tracking data is presented in this paper. The proposed method generates a likelihood map based on visual attention regions based on the gaze tracking data and detection results of objects such as players and soccer goals in soccer videos. Candidate regions for superimposing information are estimated by using the likelihood map. Experimental results show that the proposed method realizes effective candidate region estimation.

Automatic Generation of Training Data for Deep Learning in AR-based Transportation Support System
Takayuki Abe, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-Taiwan 2020, 2020年09月28日, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, In this paper, we propose a method that automatically generates training data necessary for construction of deep learning-based model which supports indication of traffic data on augmented reality (AR). In the case of the data indication to road user by AR, there is a risk that important objects are hidden by the data. Thus, locations of the data indication should be adaptively determined. Therefore, accurate determination of the locations which recognizes the important objects via deep learning is expected. However, for deep learning, a large amounts of training data need to be prepared. In our method, the large amount of training data is automatically generated. Therefore, supporting location determination of the data indication via deep learning is realized. Experimental results show the effectiveness of our method.

An Estimation Method of Visibility Level on Winter Road Based on Multiple Features in CCTV Images
Shotaro Kawata, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
2020 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-Taiwan 2020, 2020年09月28日, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, Since drivers acquire a lot of information with eyes, the estimation of the level of visibility (visibility level) on the winter roads contributes toward enhancing traffic safety. Therefore, this paper proposes a method for estimating the visibility level on the winter roads from closed-circuit television (CCTV) images. In the proposed method, the visibility level of each image is estimated based on features acquired via Fourier transform and Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, by constructing support vector machines (SVMs) for each feature, the probabilities of the visibility level are calculated. Furthermore, based on a comparison of the calculated probabilities of SVMs, the proposed method estimates the visibility level accurately. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

An Estimation Method of Visibility Level Based on Low Rank Matrix Completion Using GPV Data.
Gen Ohkama, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan(ICCE-TW), 1, 2, IEEE, 2020年
研究論文（国際会議プロシーディングス）

視線データと点検データの正準相関に基づく道路橋点検のための類似点検データ検索
前田圭介, 斉藤僚汰, 髙橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
土木学会論文集F3(土木情報学), 76, 1, 74, 76, 2020年, ［査読有り］

Similar scene retrieval in soccer videos with weak annotations by multimodal use of bidirectional LSTM.
Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
The 2nd ACM International Conference on Multimedia in Asia, 27, 8, ACM, 2020年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents a novel method to retrieve similar scenes in soccer videos with weak annotations via multimodal use of bidirectional long short-term memory (BiLSTM). The significant increase in the number of different types of soccer videos with the development of technology brings valid assets for effective coaching, but it also increases the work of players and training staff. We tackle this problem with a nontraditional combination of pre-trained models for feature extraction and BiLSTMs for feature transformation. By using the pre-trained models, no training data is required for feature extraction. Then effective feature transformation for similarity calculation is performed by applying BiLSTM trained with weak annotations. This transformation allows for highly accurate capture of soccer video context from less annotation work. In this paper, we achieve an accurate retrieval of similar scenes by multimodal use of this BiLSTM-based transformer trainable with less human effort. The effectiveness of our method was verified by comparative experiments with state-of-the-art using actual soccer video dataset.

Feature Integration Via Geometrical Supervised Multi-View Multi-Label Canonical Correlation For Incomplete Label Assignment.
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP, 2020-October, 46, 50, IEEE, 2020年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents feature integration via geometrical supervised multi-view multi-label canonical correlation analysis (GSM2CCA) for incomplete label assignment. The problem of incomplete labels is frequently encountered in the multi-label classification problem where the training labels are obtained via crowd-sourcing. In such a situation, consideration of only the label correlation, which is the basic approach, is not suitable for improvement of representation ability of features. For dealing with the incomplete label assignment, GSM2CCA constructs effective feature embedding space providing the discriminant ability by introducing both the multi-label correlation and feature similarity of the original feature space into its objective function. Since novel integrated features with high discriminant ability can be calculated by our GSM2CCA, performance improvement of multi-label classification with the incomplete label assignment is realized. The main contribution of this paper is the realization of the effective feature integration via the adoption of the combination use of label similarity and locality preserving projection of heterogeneous features for solving the problem of the incomplete label assignment. The effectiveness of GSM2CCA by applying GSM2CCA-based feature integration to heterogeneous features calculated from various convolutional neural network models is verified via experimental results.

An Estimation Method of Road Narrowing Condition in In-vehicle Camera.
Kozo Okumura, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020, 733, 734, IEEE, 2020年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper proposes an estimation method of road narrowing condition by piled snow in in-vehicle camera image. The winter roads are possibly narrowed with the piled snow and caused traffic congestion. To maintain the urban functions the data accumulation of piled snow is very useful for snow removal planning. Therefore, in this paper, a novel method for estimating the road narrowing condition from in in-vehicle camera image is proposed. The proposed method is composed by hierarchical two steps which identify roads which have enough road capacity with piled snow and narrow roads which cause traffic congestion. These steps are used the low level image features and the position of road structures. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we conduct two experiments. Experimental results show the effectiveness of our method.

Visibility Level Estimation in Winter CCTV Images Based on Decision Level Fusion Using Logistic Regression.
Shotaro Kawata, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020, 640, 641, IEEE, 2020年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper proposes a method for estimating the degree of visibility (visibility level) in winter closed-circuit television (CCTV) images by decision level fusion based on logistic regression (LR). The proposed method classifies on the basis of two support vector machines (SVMs) classifiers and fuses the classification results by utilizing LRbased late fusion. In the proposed method, the SVMs which tentatively estimate visibility are constructed based on each CCTV image feature that represents the contrast of images and neuron values of the neural network. Also, the proposed method evaluates the visibility based on LR model trained by using SVM outputs. The effectiveness of our method is verified from experiments by utilizing actual CCTV images.

An Estimation Method of Visibility Level Based on Low Rank Matrix Completion Using Positional Relationship of GPV Data.
Gen Ohkama, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020, 638, 639, IEEE, 2020年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper proposes a method for estimating visibility level based on low rank matrix completion using the positional relationship of GPV data. On a snowy day, the driving tasks can be hard because visibility is poor. By providing visibility level to drivers and road manager, safer traffic will be realized. To estimate visibility, weather data, which are significantly related to visibility, are used in the proposed method. In the proposed method, Grid Point Value (GPV) data and visibility data including missing values on unobserved points are generated to matrix corresponding to the actual location. The missing values are estimated based on low rank matrix completion. The effectiveness of our method are shown by utilizing actual data.

[Papers] Multimodal Important Scene Detection in Far-view Soccer Videos Based on Single Deep Neural Architecture
Haruyama Tomoki, Takahashi Sho, Ogawa Takahiro, Haseyama Miki
映像情報メディア学会英語論文誌, 8, 2, 89, 99, 一般社団法人 映像情報メディア学会, 2020年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）,

The details of the matches of soccer can be estimated from visual and audio sequences, and they correspond to the occurrence of important scenes. Therefore, the use of these sequences is suitable for important scene detection. In this paper, a new multimodal method for important scene detection from visual and audio sequences in far-view soccer videos based on a single deep neural architecture is presented. A unique point of our method is that multiple classifiers can be realized by a single deep neural architecture that includes a Convolutional Neural Network-based feature extractor and a Support Vector Machine-based classifier. This approach provides a solution to the problem of not being able to simultaneously optimize different multiple deep neural architectures from a small amount of training data. Then we monitor confidence measures output from this architecture for the multimodal data and enable their integration to obtain the final classification result.

[Paper] A Method for Player Importance Prediction from Player Network Using Gaze Position Estimated by LSTM
Suzuki Genki, Takahashi Sho, Ogawa Takahiro, Haseyama Miki
映像情報メディア学会英語論文誌, 8, 3, 151, 160, 一般社団法人 映像情報メディア学会, 2020年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）,

A novel method for player importance prediction from a player network using gaze positions estimated by Long Short-Term Memory (LSTM) in soccer videos is presented in this paper. By newly using an estimation model of gaze positions trained by gaze tracking data of experienced persons, it is expected that the importance of each player can be predicted. First, we generate a player network by utilizing the estimated gaze positions and first-arrival regions representing players' connections, e.g., passes between players. The gaze positions are estimated by LSTM that is newly trained from the gaze tracking data of experienced persons. Second, the proposed method predicts the importance of each player by applying the Hypertext Induced Topic Selection (HITS) algorithm to the constructed network. Consequently, prediction of the importance of each player based on soccer tactic knowledge of experienced persons can be realized without constantly obtaining gaze tracking data.

Estimation of Interest Levels From Behavior Features via Tensor Completion Including Adaptive Similar User Selection
Keisuke Maeda, Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE Access, 8, 126109, 126118, Institute of Electrical and Electronics Engineers ({IEEE}), 2020年, ［査読有り］
研究論文（学術雑誌）, A method for estimating interest levels from behavior features via tensor completion including adaptive similar user selection is presented in this paper. The proposed method focuses on a tensor that is suitable for data containing multiple contexts and constructs a third-order tensor in which three modes are 'products', 'users' and 'user behaviors and interest levels' for these products. By complementing this tensor, unknown interest level estimation of a product for a target user becomes feasible. For further improving the estimation performance, the proposed method adaptively selects similar users for the target user by focusing on converged estimation errors between estimated interest levels and known interest levels in the tensor completion. Furthermore, the proposed method can adaptively estimate the unknown interest from the similar users. This is the main contribution of this paper. Therefore, the influence of users having different interests is reduced, and accurate interest level estimation can be realized. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we show experimental results obtained by estimating interest levels of users holding books.

Retrieval of similar scenes based on multimodal distance metric learning in soccer videos
Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
MMSports 2019 - Proceedings of the 2nd International Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports, co-located with MM 2019, 10, 15, ACM, 2019年10月15日, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, © 2019 Association for Computing Machinery. This paper presents a new method for retrieval of similar scenes based on multimodal distance metric learning in far-view soccer videos that broadly capture soccer fields and are not edited. We extract visual features and audio features from soccer video clips, and we extract text features from text data corresponding to these soccer video clips. In addition, distance metric learning based on Laplacian Regularized Metric Learning is performed to calculate the distances for each kind of features. Finally, by determining the final rank by integrating these distances, we realize successful multimodal retrieval of similar scenes from query scenes of soccer video clips. Experimental results show the effectiveness of our retrieval method.

Neural Network Maximizing Ordinally Supervised Multi-View Canonical Correlation for Deterioration Level Estimation
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP, 2019-September, 919, 923, IEEE, 2019年09月, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, © 2019 IEEE. This paper presents a neural network maximizing ordinally supervised multi-view canonical correlation for deterioration level estimation. The contributions of this paper are twofold. First, in order to calculate features representing deterioration levels on transmission towers, which is one of the infrastructures, a novel neural network handling multi-modal features is constructed from a small amount of training data. Specifically, in our method, effective transformation to features with high discriminant ability without using many hidden layers is realized by setting projection matrices maximizing correlation between multiple features into hidden layer's weights. Second, since there exists ordinal scale in deterioration levels, the proposed method newly derives ordinally supervised multi-view canonical correlation analysis (OsMVCCA). OsMVCCA enables estimation of the effective projection considering not only label information but also their ordinal scales. Experimental results show that the proposed method realizes accurate deterioration level estimation.

認識・抽出 センサから得られる視聴行動データを活用したユーザの関心推定の高度化
長谷山 美紀, 小川 貴弘, 髙橋 翔, 原川 良介
画像ラボ, 30, 7, 8, 12, 日本工業出版, 2019年07月
日本語

Estimation of users' interest levels using tensor completion with SemiCCA
Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2019 IEEE 1st Global Conference on Life Sciences and Technologies, LifeTech 2019, 239, 240, IEEE, 2019年03月, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, © 2019 IEEE. This paper presents a new method for estimation of users' interest levels using tensor completion with SemiCCA. The proposed method extracts new features maximizing correlation between features calculated from partially paired users' behavior and contents with semi-supervised canonical correlation analysis (SemiCCA). By this approach, we can successfully use the contents that users have not viewed for the interest level estimation. Moreover, our method utilizes the tensor completion to estimate unknown interest levels. Consequently, in the proposed method, accurate estimation of interest levels using SemiCCA and the tensor completion is realized. Experimental results are shown to verify the effectiveness of the proposed method by using actual data.

Multi-feature Fusion Based on Supervised Multi-view Multi-label Canonical Correlation Projection.
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2019, Brighton, United Kingdom, May 12-17, 2019, 2019-May, 3936, 3940, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents multi-feature fusion based on supervised multi-view multi-label canonical correlation projection (sM2CP). The proposed method applies sM2CP-based feature fusion to multiple features obtained from various convolutional neural networks (CNNs) whose characteristics are different. Since new fused features with high representation ability can be obtained, performance improvement of multi-label classification is realized. Specifically, in order to tackle the multi-label problem, sM2CP introduces a label similarity information of label vectors into the objective function of supervised multi-view canonical correlation analysis. Thus, sM2CP can deal with complex label information such as multi-label annotation. The main contribution of this paper is the realization of feature fusion of multiple CNN features for the multi-label problem by introducing multi-label similarity information into the canonical correlation analysis-based feature fusion approach. Experimental results show the effectiveness of sM2CP, which enables effective fusion of multiple CNN features.

Convolutional sparse coding-based deep random vector functional link network for distress classification of road structures.
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Comput. Aided Civ. Infrastructure Eng., 34, 8, 654, 676, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, This paper presents a convolutional sparse coding (CSC)-based deep random vector functional link network (CSDRN) for distress classification of road structures. The main contribution of this paper is the introduction of CSC into a feature extraction scheme in the distress classification. CSC can extract visual features representing characteristics of target images because it can successfully estimate optimal convolutional dictionary filters and sparse features as visual features by training from a small number of distress images. The optimal dictionaries trained from distress images have basic components of visual characteristics such as edge and line information of distress images. Furthermore, sparse feature maps estimated on the basis of the dictionaries represent both strength of the basic components and location information of regions having their components, and these maps can represent distress images. That is, sparse feature maps can extract key components from distress images that have diverse visual characteristics. Therefore, CSC-based feature extraction is effective for training from a limited number of distress images that have diverse visual characteristics. The construction of a novel neural network, CSDRN, by the use of a combination of CSC-based feature extraction and the DRN classifier, which can also be trained from a small dataset, is shown in this paper. Accurate distress classification is realized via the CSDRN.

Multimodal Retrieval of Similar Soccer Videos Based on Optimal Combination of Multiple Distance Measures.
Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2019, 665, 666, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents a new multimodal method for retrieval of similar soccer videos based on optimal combination of multiple distance measures. Our method first extracts three types of Convolutional Neural Network-based features focusing the players' actions, the audience's cheers and prompt reports. Then, by applying the optimal distance measure to each feature, we calculate the similarities between a query video and videos in a database. Finally, we realize accurate retrieval of similar soccer videos by integrating these similarities. Experiments on actual soccer videos demonstrate encouraging results.

A Calculation Method of Degree of Data Indication Regions in First-Person View Videos for Improvement Transportation.
Takayuki Abe, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2019, 558, 559, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, In this paper, we propose a calculation method of degree for detecting regions of various data indication in first-person view videos. In recent years, contents of augmented reality (AR) have been implemented due to advances in computer hardware and interface. By indicating the data on road user's view, intelligent transport systems (ITS) is enhanced. However, since the user's view includes a lot of visually important information which the user should perceive, for indicating the data on the user's view, it is necessary to detect regions that do not include the information. In our method, degree as criteria is obtained based on seam carving and saliency map model. By utilizing the degree, it is possible to adaptively detect the regions of the data indication from different viewpoints. Experimental results show the effectiveness of our method.

Similarity Calculation Based on Pass Regions in Soccer Videos.
Sho Takahashi, Marco Bertini, Alberto Del Bimbo, Miki Haseyama, Toru Hagiwara
2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2019, 515, 516, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper discusses a similarity calculation between soccer scenes in soccer videos. In the soccer games, pass regions, which are parts of the soccer court that include some pass courses are very important elements of each tactic in various scenes. Therefore, by visualizing the pass regions on soccer court in soccer videos, many audiences can easily understand tactics and game situations. Also, since the visualized pass regions describe tactics of soccer games, tactically similar scenes include similar pass regions each other. Thus, the similarity of soccer scenes is obtained by utilizing estimated pass regions in soccer videos. In this paper, we discuss the similarity calculation for soccer scenes. Specifically, the similarity of soccer scenes is compared which are calculated from a Deep Neural Network(DNN)-based visual feature of visualized pass regions, a DNN-based visual feature of original soccer image and Active Net-based feature of estimated pass regions.

An Evaluation Method of Obstacle Avoidance Behavior on Bicycle Trip Using Rider's Gesture.
Masahiro Yagi, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2019, 513, 514, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper proposes a method for evaluation of obstacle avoidance behavior on bicycle trips in videos using rider's gesture based on OpenPose. Since a bicycle is a vehicle which is ridden by rotating a wheel with load transfer of a rider, there is a high correlation between bicycle behavior and rider's gesture. Therefore, we evaluate the obstacle avoidance behavior based on rider's gesture. In the proposed method, features about rider's gesture are obtained by utilizing OpenPose. In addition, support vector machines (SVMs) are constructed based on the features. Our method detects the obstacle avoidance behavior and classifies that to a degree of danger. Experimental results show the effectiveness of our method.

Analysis of Various Web Data for Visualization of Travel Time and Accessibility.
Kozo Okumura, Sho Takahashi, Toru Hagiwara
2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2019, 439, 440, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper proposes a method for the calculation of travel time and the visualization of accessibility based on multiple data sources. In an environment where transport data are not fully open, construction of novel transportation systems which are planned based on enough data is limited. Our method calculates travel time based on data of multiple sources, which are not fully corrected data and visualizes novel accessibility by defining a novel index based on the travel time. The index is calculated from variance and mean of the travel time. As a result, a visual comparison of the accessibility between each area is realized by utilizing the proposed method. Thus, integrating some transport data is expected to contribute to constructing the optimal transportation system. Experimental results show the effectiveness of our evaluation method.

Data Accumulation System of Obstacle Avoidance Behavior on Bicycle Trip for Transportation Engineering.
Sho Takahashi, Masahiro Yagi, Toru Hagiwara
2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2019, 311, 312, IEEE, 2019年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper proposes a data accumulation system of obstacle avoidance behavior on bicycle trips in videos using gesture based on deep learning-based features. In the field of transportation engineering, realization of image/video processing-based methods for analyzing of various situations in transportation scenes has been expected. Therefore, many videos taken by CCTV and dashcams are accumulated in various transportation organizations. However, since these accumulates only raw videos which are huge size, that transmission, accumulate device and analysis of accumulated videos are very high cost as social infrastructures. Therefore, this paper constructs a system for accumulating small-sized videos, extracted features and analyzed results of the transportation scene, which is the obstacle avoidance behavior on bicycle trips. This system is constructed on a small size computer which can be worked by using the battery in order to equip on various structures. Also, an algorithm for detecting obstacle avoidance behavior on bicycle trips in videos are realized by utilizing deep learning-based features and support vector machines.

Interest Level Estimation Based on Tensor Completion via Feature Integration for Partially Paired User’s Behavior and Videos
Kushima Tetsuya, Takahashi Sho, Ogawa Takahiro, Haseyama Miki
IEEE Access, 7, 148576, 148585, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, A novel method for interest level estimation based on tensor completion via feature integration for partially paired users' behavior and videos is presented in this paper. The proposed method defines a novel canonical correlation analysis (CCA) framework that is suitable for interest level estimation, which is a hybrid version of semi-supervised CCA (SemiCCA) and supervised locality preserving CCA (SLPCCA) called semi-supervised locality preserving CCA (S2LPCCA). For partially paired users' behavior and videos in actual shops and on the Internet, new integrated features that maximize the correlation between partially paired samples by the principal component analysis (PCA)-mixed CCA framework are calculated. Then videos that users have not watched can be used for the estimation of users' interest levels. Furthermore, local structures of partially paired samples in the same class are preserved for accurate estimation of interest levels. Tensor completion, which can be applied to three contexts, videos, users and 'canonical features and interest levels,' is used for estimation of interest levels. Consequently, the proposed method realizes accurate estimation of users' interest levels based on S2LPCCA and the tensor completion from partially paired training features of users' behavior and videos. Experimental results obtained by applying the proposed method to actual data show the effectiveness of the proposed method.

Team Tactics Estimation in Soccer Videos Based on a Deep Extreme Learning Machine and Characteristics of the Tactics.
Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE Access, 7, 153238, 153248, 2019年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, A novel method for estimating team tactics in soccer videos based on a Deep Extreme Learning Machine (DELM) and unique characteristics of tactics is presented in this paper. The proposed method estimates the tactics of each team from players' formations and enables successful training from a limited amount of training data. Specifically, the estimation of tactics consists of two stages. First, by utilizing two DELMs corresponding to the two teams, the proposed method estimates the provisional tactics of each team. Second, the proposed method updates the team tactics based on unique characteristics of soccer tactics, the relationship between tactics of the two teams and information on ball possession. Consequently, since the proposed method estimates the team tactics that satisfy these characteristics, accurate estimation results can be obtained. In an experiment, the proposed method is applied to actual soccer videos to verify its effectiveness.

Estimation of Deterioration Levels of Transmission Towers via Deep Learning Maximizing Canonical Correlation Between Heterogeneous Features
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 12, 4, 633, 644, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2018年08月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, This paper presents estimation of deterioration levels of transmission towers via deep learning maximizing the canonical correlation between heterogeneous features. In the proposed method, we newly construct a correlation-maximizing deep extreme learning machine (CMDELM) based on a local receptive field (LRF). For accurate deterioration level estimation, it is necessary to obtain semantic information that effectively represents deterioration levels. However, since the amount of training data for transmission towers is small, it is difficult to perform feature transformation by using many hidden layers such as general deep learning methods. In CMDELM-LRF, one hidden layer, which maximizes the canonical correlation between visual features and text features obtained from inspection text data, is newly inserted. Specifically, by using projections obtained by maximizing the canonical correlation as weight parameters of the hidden layer, feature transformation for extracting semantic information is realized without designing many hidden layers. This is the main contribution of this paper. Consequently, CMDELM-LRF realizes accurate deterioration level estimation from a small amount of training data.

Distress classification of class-imbalanced inspection data via correlation-maximizing weighted extreme learning machine
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Advanced Engineering Informatics, 37, 79, 87, Elsevier Ltd, 2018年08月01日, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, This paper presents distress classification of class-imbalanced inspection data via correlation-maximizing weighted extreme learning machine (CMWELM). For distress classification, it is necessary to extract semantic features that can effectively distinguish multiple kinds of distress from a small amount of class-imbalanced data. In recent machine learning techniques such as general deep learning methods, since effective feature transformation from visual features to semantic features can be realized by using multiple hidden layers, a large amount of training data are required. However, since the amount of training data of civil structures becomes small, it becomes difficult to perform successful transformation by using these multiple hidden layers. On the other hand, CMWELM consists of two hidden layers. The first hidden layer performs feature transformation, which can directly extract the semantic features from visual features, and the second hidden layer performs classification with solving the class-imbalanced problem. Specifically, in the first hidden layer, the feature transformation is realized by using projections obtained by maximizing the canonical correlation between visual and text features as weight parameters of the hidden layer without designing multiple hidden layers. Furthermore, the second hidden layer enables successful training of our classifier by using weighting factors concerning the class-imbalanced problem. Consequently, CMWELM realizes accurate distress classification from a small amount of class-imbalanced data.

Automatic estimation of deterioration level on transmission towers via deep extreme learning machine based on local receptive field
Maeda Keisuke, Takahashi Sho, Ogawa Takahiro, Haseyama Miki
IEEE Conference Proceedings, 2017-, ICIP, 2379, 2383, IEEE Computer Society, 2018年02月20日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents an automatic estimation method of deterioration levels on transmission towers via Deep Extreme Learning Machine based on Local Receptive Field (DELM-LRF). Although Convolutional Neural Network (CNN) requires a large number of training images, it is difficult to prepare a sufficient number of training images of transmission towers. Thus, we generate a novel estimation method which enables training from a small number of training images. Specifically, we automatically extract image features based on Local Receptive Field (LRF) which combines convolution and pooling without using hand-craft features and estimate deterioration levels via Deep Extreme Learning Machine (DELM), which is a part of efficient deep learning methods. The derivation of DELM-LRF is the biggest contribution of this paper, and it can be trained from less training images compared to CNN. Experimental results show the effectiveness of DELM-LRF for the estimation of deterioration levels on transmission towers. Consequently, the proposed method makes it possible to approach challenging tasks with high expertise having difficulty in preparing enough images.

Estimation of Important Scenes in Soccer Videos Based on Collaborative Use of Audio-Visual CNN Features.
Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2018, Nara, Japan, October 9-12, 2018, 710, 711, IEEE, 2018年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents a novel method for estimating important scenes in soccer videos based on collaborative use of audio-visual Convolutional Neural Network (CNN) features. In soccer games, since game situations influence not only players' movements but also audiences' cheers, analyses of their audio and visual sequences are useful for the estimation of important scenes. In our method, such scenes are estimated from audio and visual CNN features via support vector machine (SVM) in each feature. Furthermore, by applying weighted majority voting based on confidences defined from the SVM-based estimation results, accurate estimation of important scenes becomes feasible. Experimental results show the effectiveness of our method.

Team Tactics Estimation in Soccer Videos via Deep Extreme Learning Machine Based on Players Formation.
Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2018, Nara, Japan, October 9-12, 2018, 116, 117, IEEE, 2018年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, A method of team tactics estimation in soccer videos is presented in this paper. Our method enables estimation of basic tactics in each team on the basis of the Deep-Extreme Learning Machine (DELM) by using features of players formation. In the soccer games, team tactics relate to each other team. Therefore, the proposed method obtains final estimation results by utilizing two DELMs of each team and their relationship. Since the proposed method takes into consideration the relevance of the estimated tactics in each team, we realize accurate tactics estibimation. Experimental results using actual soccer videos showed the effectiveness of our method.

Binary Sparse Representation Based on Arbitrary Quality Metrics and Its Applications
OGAWA Takahiro, TAKAHASHI Sho, WADA Naofumi, TANAKA Akira, HASEYAMA Miki
IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 101, 11, 1776, 1785, 電子情報通信学会, 2018年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, <p>Binary sparse representation based on arbitrary quality metrics and its applications are presented in this paper. The novelties of the proposed method are twofold. First, the proposed method newly derives sparse representation for which representation coefficients are binary values, and this enables selection of arbitrary image quality metrics. This new sparse representation can generate quality metric-independent subspaces with simplification of the calculation procedures. Second, visual saliency is used in the proposed method for pooling the quality values obtained for all of the parts within target images. This approach enables visually pleasant approximation of the target images more successfully. By introducing the above two novel approaches, successful image approximation considering human perception becomes feasible. Since the proposed method can provide lower-dimensional subspaces that are obtained by better image quality metrics, realization of several image reconstruction tasks can be expected. Experimental results showed high performance of the proposed method in terms of two image reconstruction tasks, image inpainting and super-resolution.</p>

Interest Level Estimation of Items via Matrix Completion Based on Adaptive User Matrix Construction.
Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, ICME 2018, San Diego, CA, USA, July 23-27, 2018, 2018-July, 1, 6, IEEE Computer Society, 2018年, ［査読有り］
研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents a novel method for interest level estimation of items via matrix completion based on adaptive user matrix construction. The proposed method introduces a new criterion for adaptively constructing a user matrix that consists of user behavior features and interest levels, which are evaluated by target users and similar users. In the estimation, the matrix completion via rank minimization using the truncated nuclear norm is applied to the constructed matrix. The proposed method enables both of the interest level estimation of the target users and the selection of the similar users suitable for the estimation by monitoring errors caused in the matrix completion algorithm. The caused errors indicate the minimum differences between the estimated interest levels and true ones, and they can be regarded as the criterion for both of the optimal estimation and the adaptive selection. Furthermore, the proposed method uses weight matrices for decreasing an influence of missing data on the estimation. Consequently, accurate estimation of the interest levels becomes feasible by using the adaptively constructed matrix. Experimental results obtained by applying the proposed method to users' behavior and interest data show the effectiveness of the proposed method.

熟練技術者の判定に基づいた道路橋における類似点検データの検索
斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
土木学会論文集F3（土木情報学）, 74, 1, 67, 77, 土木学会, 2018年, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）, This paper presents a retrieval method of similar inspection records in road structures based on metric learning using experienced inspectors' evaluation. Inspection records of road structures include images and text-based information such as category of distress, damaged parts and degree of damage. The proposed method calculates distances from query inspection records, and rank lists of retrieval results are obtained for each feature. In this approach, the distance quantification are updated on the basis of experienced inspectors' evaluation. Finally, the proposed method obtains retrieval results by integrating the multiple rank lists. The experimental results show the effectiveness of the proposed method.

Interest level estimation based on matrix completion via rank minimization
Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2017 IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2017, 2017-, GCCE, 1, 2, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017年12月19日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents a novel method for interest level estimation based on matrix completion via rank minimization. The proposed method estimates interest levels of target objects from human behavior features which are extracted during selecting these objects. Specifically, by adopting matrix completion via rank minimization, unknown interest levels can be estimated. Furthermore, the proposed method can also estimate unknown interest levels with some missing behavior features which are not correctly extracted by sensors. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

Distress Classification of Road Structures via Adaptive Bayesian Network Model Selection
K. Maeda, S. Takahashi, T. Ogawa, M. Haseyama
JOURNAL OF COMPUTING IN CIVIL ENGINEERING, 31, 5, ASCE-AMER SOC CIVIL ENGINEERS, 2017年09月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, This paper presents an accurate distress classification method via adaptive Bayesian network model selection for maintenance inspection of road structures. The main contribution of this paper is adaptive selection of two Bayesian network models concerning classification performance. The proposed method trains a tag-based Bayesian network model based on inspection items and estimates its classification performance. Furthermore, for distresses that degrade the classification performance of the tag-based Bayesian network model, the proposed method trains another multifeature Bayesian network model based on inspection items and distress images. Consequently, the proposed method can adaptively select optimal Bayesian network models according to the estimated performance of the tag-based Bayesian network model. In actual maintenance inspection, distresses are generally classified either from inspection items alone or from both inspection items and visual information of distress images-i.e., distress classification has two patterns. Therefore the adaptive model selection approach is suitable for this classification scheme. Experimental results show that the proposed method outperforms several comparative methods and is suitable for actual maintenance inspection due to its low computation costs. (C) 2017 American Society of Civil Engineers.

Biomimetics Image Retrieval Platform
Miki Haseyama, Takahiro Ogawa, Sho Takahashi, Shuhei Nomura, Masatsugu Shimomura
IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, E100D, 8, 1563, 1573, IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG, 2017年08月, ［査読有り］, ［招待有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, Biomimetics is a new research field that creates innovation through the collaboration of different existing research fields. However, the collaboration, i.e., the exchange of deep knowledge between different research fields, is difficult for several reasons such as differences in technical terms used in different fields. In order to overcome this problem, we have developed a new retrieval platform, "Biomimetics image retrieval platform," using a visualization-based image retrieval technique. A biological database contains a large volume of image data, and by taking advantage of these image data, we are able to overcome limitations of text-only information retrieval. By realizing such a retrieval platform that does not depend on technical terms, individual biological databases of various species can be integrated. This will allow not only the use of data for the study of various species by researchers in different biological fields but also access for a wide range of researchers in fields ranging from materials science, mechanical engineering and manufacturing. Therefore, our platform provides a new path bridging different fields and will contribute to the development of biomimetics since it can overcome the limitation of the traditional retrieval platform.

Deterioration Level Estimation on Transmission Towers via Extreme Learning Machine based on Combination Use of Local Receptive Field and Principal Component Analysis　　　　　　　　　　　　　　　
K. Maeda, S. Takahashi, T. Ogawa, M. Haseyama
International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC), 457, 458, 2017年07月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Distress Classification of Class Imbalanced Data for Maintenance Inspection of Road Structures in Express Way　　　　　　　　　　　　　　　
K. Maeda, S. Takahashi, T. Ogawa, M. Haseyama
International Conference on Civil and Building Engineering Informatics in conjunction with Conference on Computer Applications in Civil and Hydraulic Engineering (ICCBEI & CCACHE), 182, 185, 2017年04月, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

Distress classification of road structures via decision level fusion
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
International Conference on Digital Signal Processing, DSP, 2016, DSP, 589, 593, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017年03月01日, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, A distress classification method of road structures via decision level fusion is presented in this paper. In order to classify various kinds of distresses accurately, the proposed method integrates multiple classification results with considering their performance, and this is the biggest contribution of this paper. By introducing this approach, it becomes feasible to adaptively integrate the multiple classification results based on the accuracy of each classifier for a target sample. Consequently, realization of the accurate distress classification can be expected. Experimental results show that our method outperforms existing methods.

A method of important player extraction based on link analysis in soccer videos
Sho Takahashi, Miki Haseyama
ITE Transactions on Media Technology and Applications, 5, 2, 42, 48, Institute of Image Information and Television Engineers, 2017年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, In this paper, a method for extraction of important players in soccer videos based on link analysis is proposed. In a soccer match, players perform shoot tackles, assistance, and covering. Furthermore, the soccer tactics are defined the formation of players based on various relationships between players. The proposed method extracts the important players, in order to obtain information for understanding the soccer matches for various audiences. Specifically, our method notes that relationship between players, who cooperate with each other by the pass and the covering, is similar to relationship between web pages which are connected by links. First, the proposed method obtains player networks based on relationship between players in each team. The relationships are defined based on player positions and the possibility of the pass or the covering between players. Finally, in the proposed method, by applying the link analysis to the obtained player networks, important players are extracted. By realizing this approach, important players are extracted from the player networks based on the possibility of the pass or the covering between players. In the last of this paper, the above link analysis-based method was applied to actual soccer matches to show the reasonability of our method.

サッカー映像における試合内容の理解を促すデータの可視化　　　　　　　　　　　　　　　
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会誌, 70, 5, 722, 724, 2016年09月, ［査読有り］
日本語

堤防点検における技術者の視線データと熟練度の分析に関する一考察 (画像工学)
高橋 翔, 三改木 裕矢, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 459, 177, 180, 電子情報通信学会, 2016年02月22日
日本語

Decision Level Fusion-based Team Tactics Estimation in Soccer Videos
Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2016 IEEE 5TH GLOBAL CONFERENCE ON CONSUMER ELECTRONICS, 1, 2, IEEE, 2016年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, A decision-level fusion (DLF)-based team tactics estimation method in soccer videos is newly presented. In our method, tactics estimation based on audio-visual and formation features is newly adopted since the tactics of the soccer game are closely related to the audio-visual sequences and player positions. Therefore, by using these features, we classify the tactics via Support. Vector Machine (SVM). Furthermore, by applying DIA' to the SVM-based classification results, the two modalities are integrated to obtain more accurate tactics estimation results. Some results of experiments verify the superiority of our method.

Distress Classification of Road Structures via Multiple Classifier-based Bayesian Network　　　　　　　　　　　　　　　
K. Maeda, S. Takahashi, T. Ogawa, M. Haseyama
International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 1, 4, 2016年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

DLF-based speech segment detection and its application to audio noise removal for video conferences
Kazuto Sasaki, Takahiro Ogawa, Sho Takahashi, Miki Haseyama
ITE Transactions on Media Technology and Applications, 4, 1, 68, 77, Institute of Image Information and Television Engineers, 2016年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, A new decision-level fusion (DLF)-based speech segment detection method and its application to audio noise removal for video conferences are presented in this paper. The proposed method calculates visual and audio features from video sequences and audio signals, respectively, obtained in video conferences. Features extracted from mouth regions of participants and attribution degrees of speech class are used as visual and audio features, respectively, and Support Vector Machine (SVM)-based classification is performed by using each kind of feature. The SVM classifier performs two-class classification of speech and non-speech segments to realize speech segment detection. From the detection results obtained from the visual and audio features, DLF based on Supervised Learning from Multiple Experts is performed to successfully obtain the final detection results with focus on the accuracy of each detection result. Then, from audio signals in the non-speech segments detected by our method, we can extract noise information to realize accurate audio noise removal in the speech segments.

6. サッカー映像における試合内容の理解を促すデータの可視化
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会誌, 70, 9, 722, 724, 一般社団法人 映像情報メディア学会, 2016年
日本語, 研究論文（学術雑誌）

Improvement of video coding efficiency based on sparse contractive mapping approach
Zaixing He, Takahiro Ogawa, Sho Takahashi, Miki Haseyama, Xinyue Zhao
NEUROCOMPUTING, 173, 1898, 1907, ELSEVIER SCIENCE BV, 2016年01月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, This paper presents a new method for improving video coding efficiency based on a sparse contractive mapping approach. The proposed method introduces a new sparse contractive mapping approach to replace the traditional intra prediction in the video coding standards such as H.264/AVC. Specifically, the intra- and its following inter-frame are respectively approximated by the sparse representation, satisfying contractive mapping. Then these two frames can be reconstructed from an arbitraryinitial image by utilizing a few representation coefficients. With this advantage, the proposed method reduces the total amount of bits by removing MBs in the target I frame, whose approximation performance is higher than the others in the encoder. Furthermore, by transmitting the representation coefficients of the removed MBs, these MBs can be accurately reconstructed in the decoder. Since the reconstruction performance is better than that of the conventional approach, the proposed method can remove more MBs from the target video sequences, and reduction of total amount of bits can be feasible. Therefore, the proposed method realizes the improvement of the video coding efficiency. Some experimental results are shown to verify the superior performance of the proposed method to that of H.264/AVC. The results also demonstrate that the bit-saving performance of the proposed method is comparable to that of H.2651 HEVC. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.

Player Tracking in Far-View Soccer Videos Based on Composite Energy Function
Kazuya Iwai, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, E97D, 7, 1885, 1892, IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG, 2014年07月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, In this paper, an accurate player tracking method in far-view soccer videos based on a composite energy function is presented. In far-view soccer videos, player tracking methods that perform processing based only on visual features cannot accurately track players since each player region becomes small, and video coding causes color bleeding between player regions and the soccer field. In order to solve this problem, the proposed method performs player tracking on the basis of the following three elements. First, we utilize visual features based on uniform colors and player shapes. Second, since soccer players play in such a way as to maintain a formation, which is a positional pattern of players, we use this characteristic for player tracking. Third, since the movement direction of each player tends to change smoothly in successive frames of soccer videos, we also focus on this characteristic. Then we adopt three energies: a potential energy based on visual features, an elastic energy based on formations and a movement direction-based energy. Finally, we define a composite energy function that consists of the above three energies and track players by minimizing this energy function. Consequently, the proposed method achieves accurate player tracking in far-view soccer videos.

A new method for error degree estimation in numerical weather prediction via MKDA-based ordinal regression
Takahiro Ogawa, Shintaro Takahashi, Sho Takahashi, Miki Haseyama
EURASIP JOURNAL ON ADVANCES IN SIGNAL PROCESSING, 2014, 1, 115, 115, SPRINGER INTERNATIONAL PUBLISHING AG, 2014年07月, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, This paper presents a new method for estimating error degrees in numerical weather prediction via multiple kernel discriminant analysis (MKDA)-based ordinal regression. The proposed method tries to estimate how large prediction errors will occur in each area from known observed data. Therefore, ordinal regression based on KDA is used for estimating the prediction error degrees. Furthermore, the following points are introduced into the proposed approach. Since several meteorological elements are related to each other based on atmospheric movements, the proposed method merges such heterogeneous features in the target and neighboring areas based on a multiple kernel algorithm. This approach is based on the characteristics of actual meteorological data. Then, MKDA-based ordinal regression for estimating the prediction error degree of a target meteorological element in each area becomes feasible. Since the amount of training data obtained from known observed data becomes very large in the training stage of MKDA, the proposed method performs simple sampling of those training data to reduce the number of samples. We effectively use the remaining training data for determining the parameters of MKDA to realize successful estimation of the prediction error degree.

Bayesian Network-based Distress Estimation Using Image Features in Road Structure Assessment
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2014 IEEE 3RD GLOBAL CONFERENCE ON CONSUMER ELECTRONICS (GCCE), 169, 170, IEEE, 2014年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents a Bayesian network-based method for estimating a distress of road structures from inspection data. The distress is represented by a damage of road structures and its degree. In the previous work, the distress was estimated by utilizing Bayesian network based on categories of road structures, details of road structures and damaged parts. However, inspection data include not only the above items but also images of the distress. Therefore, by introducing the use of the images to the previous work, improvement of the distress estimation accuracy can be expected. The proposed method calculates Bayesian network from inspection items and their corresponding images to perform the distress estimation. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

レベルセット法を用いたサッカー映像における選手追跡手法
高橋 翔, 林 原局, 長谷山 美紀
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition), 96, 3, 695, 703, 2013年03月, ［査読有り］
日本語

ACTIVE GRID-BASED METHOD FOR VISUALIZING PASS REGIONS IN SOCCER VIDEOS
Sho Takahashi, Miki Haseyama
ELECTRONIC PROCEEDINGS OF THE 2013 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA AND EXPO WORKSHOPS (ICMEW), 1, 6, IEEE, 2013年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper presents a method for visualizing pass regions that have high probabilities of the pass succeeding from broadcast soccer videos. In soccer matches, players discover pass regions based on player position geometry and player velocities. Therefore, by using player position geometry and player velocities, which are obtained from a broadcast soccer video, we can visualize pass regions. The proposed method is realized by the following two steps. 1) Generation of new three-dimensional data (volume data) for analyzing pass regions, which are not visible. 2) Visualization of pass regions. In the first step, volume data are generated from player position geometry and player velocities. By generating the volume data, which express the player position geometry and the player velocities, analysis of invisible pass regions is enabled. In the second step, by applying Active grid to the generated volume data, pass regions are visualized. Specifically, lattice points of the Active grid converge to the pass regions. Therefore, positions of the pass regions on the pitch can be visualized from densities of the lattice points. In the experiment, the proposed method is applied to actual TV programs to verify its effectiveness.

Adaptive parameter setting for pass region estimation in soccer videos and its performance verification
Sho Takahashi, Miki Haseyama
2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2013, 271, 272, IEEE, 2013年, ［査読有り］
英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper proposes an accurate pass region estimation method by introducing adaptive parameter settings. Our previous paper proposed a pass region estimation method by utilizing average values of ball and player velocities. However, such velocities vary according to player density and skill. Therefore, in order to realize a more accurate pass region estimation, the proposed method obtains parameters, which are ball and player velocities, from player positions in a target soccer video. By introducing the above parameter settings to pass region estimation, more realistic pass region can be obtained. Consequently, the accurate method of pass region estimation is realized. © 2013 IEEE.

Active Grid-based Pass Region Estimation from Multiple Frames of Broadcast Soccer Videos
Takahashi Sho, Haseyama Miki
映像情報メディア学会英語論文誌, 1, 3, 220, 225, 一般社団法人 映像情報メディア学会, 2013年, ［査読有り］
英語, 研究論文（学術雑誌）, An Active grid-based method for estimating pass regions from broadcast soccer videos is presented in this paper. It is assumed that the pass region has a high probability of the pass succeeding. In soccer matches, players discover pass regions based on previous and current player positions. In conventional methods, pass regions are estimated by applying Active Net to only a single frame of a soccer video. In the proposed method, Active grid is applied to three-dimensional data by which frames of the soccer video are connected with the temporal dimension. The proposed method then realizes robust estimation of pass regions based on multiple frames of player positions. The proposed method was applied to actual TV programs to verify its effectiveness.

アクティブネットを用いたサッカー映像におけるパス可能領域の推定
高橋 翔, 今 宏史, 長谷山 美紀
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition), 92, 4, 501, 510, 電子情報通信学会, 2009年04月01日, ［査読有り］
日本語, 研究論文（学術雑誌）, 本論文では,チームスポーツ映像からアクティブネットを用いてパス可能領域を推定する手法を提案する.チームスポーツ映像の一つであるサッカー映像の意味内容解析を行うために重要なサッカーの戦術は,選手の移動とボール運びによって表現されるため,ボール運びを実現するパスを分析することは重要である.一般にパスコースはボール保持者と味方チームの選手へとつながる緩やかな曲線で表される.提案手法では,新たなエネルギーの定義とパス可能領域を推定するための画像生成により,アクティブネットを用いて前述の曲線が存在する領域を抽出する.また,パス可能領域は守備の選手から離れるほど,パスが成功する可能性が高いという特徴をもつ.提案手法では,格子点の密度に着眼することで,パスが成功する可能性をパス可能領域の推定と同時に得る.更に,アクティブネットの収束結果は多少の選手位置の誤差を許容するため,選手の動きを用いた従来手法における,選手位置の誤差の影響を受けやすいという問題点を解決することが可能である.したがって,提案手法はカメラワークが存在し,高精度な選手位置の推定が困難であるテレビ映像に対しても,高精度にパス可能領域の推定が可能である.

道路システムを支える画像モニタリングとデジタルツイン—特集 交通システムを支える技術
髙橋 翔, 光技術コンタクト = Optical and electro-optical engineering contact, 61, 10, 16, 23, 2023年10月
光学工業技術協会, 日本語

次世代情報化社会としてのマネジメントへのAI活用とデジタルツイン
髙橋 翔, Docon report / Docon report編集会 編, 213, 2, 7, 2022年12月
ドーコン, 日本語

次世代情報化社会を実現する画像・映像の意味理解・可視化と課題
高橋翔, Docon Report, 212, 2, 7, 2022年
ドーコン, 日本語

サッカー映像における情報の提示位置の推定に関する検討 : 視聴者の注視位置および選手位置に基づいたオブジェクト配置の決定 (マルチメディアストレージ メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 45, 4, 77, 81, 2021年02月
映像情報メディア学会, 日本語

高速道路合流部の交通円滑化を支援する速度誘導灯に関する研究
大石 侑亮, 河合 レナ, 高橋 翔, 萩原 亨, 交通工学研究発表会論文集, 41, 2, 325, 331, 2021年, ［査読有り］
交通工学研究会, 日本語

Virtual Realityドライビングシミュレータを用いた市街地交差点における右折ドライバの横断歩行者認知に関する研究
岡崎 泰勢, 高橋 翔, 丸山 凌平, 萩原 亨, 交通工学研究発表会論文集, 41, 363, 370, 2021年
交通工学研究会, 日本語

冬期道路におけるACCを用いた追従状況におけるドライバの危険感に関する研究
川島省吾, 和田脩平, 高橋翔, 萩原亨, 自動車技術会大会学術講演会講演予稿集(Web), 2021, 2021年

交差点右折時におけるドライバの運転行動分析のためのVRドライビングシミュレータの構築
岡崎泰勢, 萩原亨, 高橋翔, 丸山凌平, 土木学会北海道支部論文報告集(CD-ROM), 77, 2021年

定点カメラ映像における群衆の挙動予測のための歩行者追跡に関する検証
鴨藤功武, 高橋翔, 萩原亨, 土木学会北海道支部論文報告集(CD-ROM), 77, 2021年

VISSIMを用いた自動運転車が冬期交通に与える影響に関する研究
小島怜, 萩原亨, 高橋翔, 有村幹治, 和田脩平, 土木学会北海道支部論文報告集(CD-ROM), 77, 2021年

車載カメラ映像における機械学習を用いた夜間の視程レベル推定に関する検討
佐藤諒, 高橋翔, 萩原亨, 永田泰浩, 大橋一仁, 土木学会北海道支部論文報告集(CD-ROM), 77, 2021年

空間周波数および深層学習に基づく機械学習による視程レベル推定-特徴選択手法による空間周波数の選択効果-
高橋翔, 河田祥太朗, 萩原亨, 土木計画学研究・講演集(CD-ROM), 63, 2021年

CCTVカメラ映像における夜間の吹雪による視界不良検知のための分析領域の決定手法
八木雅大, 高橋翔, 萩原亨, 土木計画学研究・講演集(CD-ROM), 63, 2021年

車載カメラを用いた堆雪による道路狭窄状況の階層的な推定に関する研究 (メディア工学(スポーツ情報処理時限研究会合同開催))
奥村 耕三, 高橋 翔, 萩原 亨, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 44, 34, 1, 4, 2020年12月
映像情報メディア学会, 日本語

道路管理を支援するデータ集積のための自転車の動きに基づくエッジコンピューティングシステムに関する研究 (メディア工学(スポーツ情報処理時限研究会合同開催))
八木 雅大, 高橋 翔, 萩原 亨, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 44, 34, 5, 8, 2020年12月
映像情報メディア学会, 日本語

サッカー映像視聴時の視線データを用いた情報の提示領域の算出に関する検討
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 119, 421, 91, 95, 2020年02月27日
電子情報通信学会, 日本語

Bidirectional LSTMを用いたサッカー映像におけるイベント分類に関する検討
春山 知生, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 119, 421, 371, 375, 2020年02月27日
電子情報通信学会, 日本語

車載カメラ映像を用いた機械学習による高速道路の冬期路面状態の識別に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
高瀬 智之, 高橋 翔, 萩原 亨, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 44, 6, 31, 34, 2020年02月
映像情報メディア学会, 日本語

サッカー映像視聴時の視線データを用いた情報の提示領域の算出に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 44, 6, 91, 95, 2020年02月
映像情報メディア学会, 日本語

Bidirectional LSTMを用いたサッカー映像におけるイベント分類に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
春山 知生, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 44, 6, 371, 375, 2020年02月
映像情報メディア学会, 日本語

自転車の回避行動に関するデータ集積のためのエッジコンピューティングシステムの構築
八木雅大, 高橋翔, 萩原亨, 土木計画学研究・講演集(CD-ROM), 61, 2020年

深層学習を用いたARによる道路情報提示のための学習データの自動生成に関する検討
阿部恭征, 高橋翔, 萩原亨, 土木学会北海道支部論文報告集(CD-ROM), 76, 2020年

路面のすべりと道路線形がACC動作時のドライバの危険回避行動に与える影響に関する研究
白石直之, 萩原亨, 高橋翔, 岡田稔, 内藤利幸, 宗広一徳, 自動車技術会大会学術講演会講演予稿集(CD-ROM), 2020, 2020年

冬期路面がACCを作動させながらカーブに進入するドライバの危険回避行動に与える影響
白石直之, 高橋翔, 萩原亨, 岡田稔, 内藤利幸, 宗広一徳, 土木計画学研究・講演集(CD-ROM), 61, 2020年

ドライビングシミュレータを用いた冬期道路・ACC利用時のドライバの危険回避運転行動に関する研究
川島彰悟, 和田脩平, 大廣智則, 高橋翔, 萩原亨, 土木計画学研究・講演集(CD-ROM), 61, 2020年

冬期路面におけるACC(Adaptive Cruise Control)利用時のドライバのリスク回避行動
和田脩平, 高橋翔, 白石直之, 宗弘一徳, 岡田聡, 内藤利幸, 萩原亨, 交通工学研究発表会論文集(CD-ROM), 40th, 2020年

OpenPoseに基づくユーザの動作を用いた映像の関心度推定に関する検討 (ITS)
九島 哲哉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 118, 449, 351, 354, 2019年02月19日
電子情報通信学会, 日本語

サッカー映像視聴時の視線データを用いた攻撃選手の重要度算出に関する検討 (ITS)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 118, 449, 355, 359, 2019年02月19日
電子情報通信学会, 日本語

異種特徴を用いた深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類の高精度化に関する検討 (ITS)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 118, 449, 361, 364, 2019年02月19日
電子情報通信学会, 日本語

OpenPoseに基づくユーザの動作を用いた映像の関心度推定に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
九島 哲哉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 43, 5, 351, 354, 2019年02月
映像情報メディア学会, 日本語

サッカー映像視聴時の視線データを用いた攻撃選手の重要度算出に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 43, 5, 355, 359, 2019年02月
This paper presents a new method for predicting importance of attack players based on multiple gaze tracking data in soccer videos. In order to understand the game situation in the soccer game, experienced soccer players look at the movement, position, and space which are other players more often and faster than inexperienced players. Also, these features are different from each experienced player. For this reason, the gaze tracking data of experienced soccer player is useful for tactical analysis. Therefore, by introducing the gaze tracking data of multiple experienced soccer players into the importance prediction, more robust prediction than a method which use only one player's gaze data can be expected. Since this predicted importance is obtained from gaze data of the experienced soccer players, the obtained one is more useful data for understanding soccer game situation. Therefore, the proposed method can contribute to automatically data generation for developing novel services of video/data distribution that supports to easily understanding of video contents for many viewers. Experimental results using actual soccer videos showed the effectiveness of our method., 映像情報メディア学会, 日本語

異種特徴を用いた深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類の高精度化に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 43, 5, 361, 364, 2019年02月
映像情報メディア学会, 日本語

サッカー映像視聴時の視線データを用いた周辺視に基づく攻撃選手の重要度算出に関する検討
鈴木元樹, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2019, 2019年

複数の特徴量から得られる類似度の統合に基づくサッカー映像における類似場面検索の高精度化に関する検討
春山知生, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2019, 2019年

移動のコストに基づく都市部におけるCCS導入の優位性に関する分析
笠原光将, 高橋翔, 萩原亨, 土木計画学研究・講演集(CD-ROM), 59, 2019年

OpenPoseおよび複数識別器を用いた自転車の回避行動の検出に関する検討
八木雅大, 高橋翔, 萩原亨, 土木計画学研究・講演集(CD-ROM), 60, 2019年

Field position estimation in soccer videos using convolutional neural network-based image features
Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, 11049, 2019年01月01日
© COPYRIGHT SPIE. This paper presents a novel estimation method of field positions in soccer videos using Convolutional Neural Network (CNN)-based image features. CNN-based features have been well known to be ei€ective for tasks in machine learning. Therefore, the proposed method adopts CNN-based image features. By using these image features, the proposed method enables accurate estimation of soccer field positions than handcrafted features, i.e., Hough transform-based features. We show the ei€ectiveness of our method via experiment results using actual soccer videos.

道路構造物に発生する変状の自動分類の高精度化に向けたConvolutional Sparse Codingの導入に関する検討 (ITS)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 117, 431, 189, 194, 2018年02月15日
電子情報通信学会, 日本語

視線データと点検データの正準相関に注目した類似点検データ検索の高精度化に関する検討 (画像工学)
斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 117, 432, 195, 200, 2018年02月15日
電子情報通信学会, 日本語

再帰型ニューラルネットワークを用いたサッカー映像における基本戦術の推定に関する検討 (ITS)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 117, 431, 131, 135, 2018年02月15日
電子情報通信学会, 日本語

アクティブネットを用いたラグビー映像におけるパス可能領域の推定に関する検討 (ITS)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 117, 431, 137, 142, 2018年02月15日
電子情報通信学会, 日本語

道路構造物に発生する変状の自動分類の高精度化に向けたConvolutional Sparse Codingの導入に関する検討 (画像工学)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 117, 432, 189, 194, 2018年02月15日
電子情報通信学会, 日本語

視線データと点検データの正準相関に注目した類似点検データ検索の高精度化に関する検討 (ITS)
斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 117, 431, 195, 200, 2018年02月15日
電子情報通信学会, 日本語

再帰型ニューラルネットワークを用いたサッカー映像における基本戦術の推定に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 42, 4, 131, 135, 2018年02月
映像情報メディア学会, 日本語

アクティブネットを用いたラグビー映像におけるパス可能領域の推定に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 42, 4, 137, 142, 2018年02月
映像情報メディア学会, 日本語

道路構造物に発生する変状の自動分類の高精度化に向けたConvolutional Sparse Codingの導入に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 42, 4, 189, 194, 2018年02月
映像情報メディア学会, 日本語

視線データと点検データの正準相関に注目した類似点検データ検索の高精度化に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 42, 4, 195, 200, 2018年02月
映像情報メディア学会, 日本語

北海道大学における数理・データサイエンス教育の最前線-オーダーメイド型の実践教育プログラムの取組-
長谷山美紀, 大本亨, 高橋翔, 長谷山美紀, 大本亨, 電子情報通信学会技術研究報告, 117, 431(ITS2017 61-83), 2018年

北海道大学における数理・データサイエンス教育の最前線-一般教育プログラムおよび専門教育プログラムの取組-
長谷山美紀, 大本亨, 高橋翔, 長谷山美紀, 大本亨, 電子情報通信学会技術研究報告, 117, 431(ITS2017 61-83), 2018年

数理・データサイエンス教育研究の動向-北海道大学数理・データサイエンス教育研究センターの取組-
長谷山美紀, 大本亨, 高橋翔, 長谷山美紀, 大本亨, 電子情報通信学会技術研究報告, 117, 431(ITS2017 61-83), 2018年

複数の分類器から得られる確信度に注目したサッカー映像における重要シーンの検出に関する検討
春山知生, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2018, 2018年

深層学習に基づく特徴量を用いたサッカー映像に撮像されたフィールド位置の推定に関する検討
鈴木元樹, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2018, 2018年

テンソル補完に基づいたユーザの動作からの関心度推定に関する検討
九島哲哉, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2018, 2018年

サッカー映像における選手配置に注目した類似場面検出に関する検討 (メディア工学(スポーツ情報処理時限研究会合同開催))
髙橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 41, 41, 5, 8, 2017年11月
映像情報メディア学会, 日本語

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
九島哲哉, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2017, ROMBUNNO.113, 2017年10月28日
日本語

正準相関最大化を導入した深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類に関する検討 (メディア工学) -- (サマーセミナー2017 : 世界に羽ばたくビジョン技術)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 41, 29, 11, 14, 2017年09月
映像情報メディア学会, 日本語

Deep Extreme Learning Machineに基づくサッカー映像に撮像されたフィールド位置の推定に関する検討 (メディア工学) -- (サマーセミナー2017 : 世界に羽ばたくビジョン技術)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 41, 29, 25, 28, 2017年09月
映像情報メディア学会, 日本語

変状評価支援のための類似点検データ検索の高精度化に関する検討 : 熟練技術者の判定に関する推定に基づいた学習データ生成法の導入 (メディア工学) -- (サマーセミナー2017 : 世界に羽ばたくビジョン技術)
斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 41, 29, 49, 52, 2017年09月
映像情報メディア学会, 日本語

送電鉄塔の点検時に撮影される鉄塔映像からの被写体領域抽出に関する検討 (ITS)
館農 浩平, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 116, 463, 25, 30, 2017年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

送電鉄塔劣化診断のための見本画像の選択に関する検討 (ITS)
藤後 廉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 116, 463, 47, 50, 2017年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

深層学習を用いた道路構造物の維持管理における変状分類の高精度化に関する検討 (ITS)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 116, 463, 51, 54, 2017年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討 (ITS)
石原 賢太, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 116, 463, 81, 86, 2017年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

送電鉄塔の点検時に撮影される鉄塔映像からの被写体領域抽出に関する検討 (画像工学)
館農 浩平, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 116, 464, 25, 30, 2017年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

送電鉄塔劣化診断のための見本画像の選択に関する検討 (画像工学)
藤後 廉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 116, 464, 47, 50, 2017年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

深層学習を用いた道路構造物の維持管理における変状分類の高精度化に関する検討 (画像工学)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 116, 464, 51, 54, 2017年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討 (画像工学)
石原 賢太, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 116, 464, 81, 86, 2017年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

送電鉄塔の点検時に撮影される鉄塔映像からの被写体領域抽出に関する検討 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
館農 浩平, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 41, 5, 25, 30, 2017年02月
映像情報メディア学会, 日本語

送電鉄塔劣化診断のための見本画像の選択に関する検討 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
藤後 廉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 41, 5, 47, 50, 2017年02月
映像情報メディア学会, 日本語

深層学習を用いた道路構造物の維持管理における変状分類の高精度化に関する検討 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 41, 5, 51, 54, 2017年02月
映像情報メディア学会, 日本語

畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
石原 賢太, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 41, 5, 81, 86, 2017年02月
映像情報メディア学会, 日本語

[Paper] A Method of Important Player Extraction Based on Link Analysis in Soccer Videos
Takahashi Sho, Haseyama Miki, 映像情報メディア学会英語論文誌, 5, 2, 42, 48, 2017年
In this paper, a method for extraction of important players in soccer videos based on link analysis is proposed. In a soccer match, players perform shoot tackles, assistance, and covering. Furthermore, the soccer tactics are defined the formation of players based on various relationships between players. The proposed method extracts the important players, in order to obtain information for understanding the soccer matches for various audiences. Specifically, our method notes that relationship between players, who cooperate with each other by the pass and the covering, is similar to relationship between web pages which are connected by links. First, the proposed method obtains player networks based on relationship between players in each team. The relationships are defined based on player positions and the possibility of the pass or the covering between players. Finally, in the proposed method, by applying the link analysis to the obtained player networks, important players are extracted. By realizing this approach, important players are extracted from the player networks based on the possibility of the pass or the covering between players. In the last of this paper, the above link analysis-based method was applied to actual soccer matches to show the reasonability of our method., 映像情報メディア学会, 英語

深層学習によって得られる画像特徴量を用いた道路構造物の点検データ検索の高精度化に関する検討
斉藤僚汰, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2016, ROMBUNNO.114, 2016年11月05日
日本語

高速道路の維持管理における点検記録データ検索に対する技術者の評価を用いた検索精度向上に関する検討
高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 映像情報メディア学会年次大会講演予稿集(CD-ROM), 2016, ROMBUNNO.22B‐1, 2016年08月17日
日本語

高速道路の維持管理における変状の評価業務を支援するためのデータ分析 : 変状の画像を用いた類似点検記録の検索法の実現 (ITS)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 458, 169, 172, 2016年02月22日
電子情報通信学会, 日本語

河川管理業務の堤防点検における技術者の視線データ取得の試み (画像工学)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 459, 173, 176, 2016年02月22日
電子情報通信学会, 日本語

堤防点検における技術者の視線データと熟練度の分析に関する一考察 (ITS)
高橋 翔, 三改木 裕矢, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 458, 177, 180, 2016年02月22日
電子情報通信学会, 日本語

道路構造物の維持管理における高精度な変状分類に関する検討 : タグデータと撮影画像に基づく識別結果の統合 (画像工学)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 459, 181, 184, 2016年02月22日
電子情報通信学会, 日本語

高速道路の維持管理における変状の評価業務を支援するためのデータ分析 : 変状の画像を用いた類似点検記録の検索法の実現 (画像工学)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 459, 169, 172, 2016年02月22日
電子情報通信学会, 日本語

河川管理業務の堤防点検における技術者の視線データ取得の試み (ITS)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 458, 173, 176, 2016年02月22日
電子情報通信学会, 日本語

道路構造物の維持管理における高精度な変状分類に関する検討 : タグデータと撮影画像に基づく識別結果の統合 (ITS)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 458, 181, 184, 2016年02月22日
電子情報通信学会, 日本語

高速道路の維持管理における変状の評価業務を支援するためのデータ分析 : 変状の画像を用いた類似点検記録の検索法の実現 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 40, 6, 169, 172, 2016年02月
映像情報メディア学会, 日本語

河川管理業務の堤防点検における技術者の視線データ取得の試み (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 秋山 泰祐, 巖倉 啓子, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 40, 6, 173, 176, 2016年02月
映像情報メディア学会, 日本語

堤防点検における技術者の視線データと熟練度の分析に関する一考察 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
高橋 翔, 三改木 裕矢, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 40, 6, 177, 180, 2016年02月
映像情報メディア学会, 日本語

道路構造物の維持管理における高精度な変状分類に関する検討 : タグデータと撮影画像に基づく識別結果の統合 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 40, 6, 181, 184, 2016年02月
映像情報メディア学会, 日本語

Retrieval of similar inspection records based on metric learning using experienced inspectors’ evaluation
Saito Ryota, Takahashi Sho, Ogawa Takahiro, Hasayama Miki, IEEE Conference Proceedings, 2016, GCCE, 1‐2, 2, 2016年
This paper presents a retrieval method of similar inspection records in road structures based on metric learning using experienced inspectors' evaluation. Inspection records of road structures include images and text-based information such as category of distress, damaged parts and degree of damage. The proposed method calculates distances from query inspection records, and rank lists of retrieval results are obtained for each feature. In this approach, the distance quantification are updated on the basis of experienced inspectors' evaluation. Finally, the proposed method obtains retrieval results by integrating the multiple rank lists. The experimental results show the effectiveness of the proposed method., IEEE, 英語

Decision Level Fusion-based Team Tactics Estimation in Soccer Videos
Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, 2016 IEEE 5TH GLOBAL CONFERENCE ON CONSUMER ELECTRONICS, 2016, GCCE, 1‐2, 2016年
A decision-level fusion (DLF)-based team tactics estimation method in soccer videos is newly presented. In our method, tactics estimation based on audio-visual and formation features is newly adopted since the tactics of the soccer game are closely related to the audio-visual sequences and player positions. Therefore, by using these features, we classify the tactics via Support. Vector Machine (SVM). Furthermore, by applying DIA' to the SVM-based classification results, the two modalities are integrated to obtain more accurate tactics estimation results. Some results of experiments verify the superiority of our method., IEEE, 英語

[Paper] DLF-based Speech Segment Detection and Its Application to Audio Noise Removal for Video Conferences
Sasaki Kazuto, Ogawa Takahiro, Takahashi Sho, Haseyama Miki, 映像情報メディア学会英語論文誌, 4, 1, 68, 77, 2016年
A new decision-level fusion (DLF)-based speech segment detection method and its application to audio noise removal for video conferences are presented in this paper. The proposed method calculates visual and audio features from video sequences and audio signals, respectively, obtained in video conferences. Features extracted from mouth regions of participants and attribution degrees of speech class are used as visual and audio features, respectively, and Support Vector Machine (SVM)-based classification is performed by using each kind of feature. The SVM classifier performs two-class classification of speech and non-speech segments to realize speech segment detection. From the detection results obtained from the visual and audio features, DLF based on Supervised Learning from Multiple Experts is performed to successfully obtain the final detection results with focus on the accuracy of each detection result. Then, from audio signals in the non-speech segments detected by our method, we can extract noise information to realize accurate audio noise removal in the speech segments., 一般社団法人 映像情報メディア学会, 英語

パス可能領域に注目したサッカー映像における類似場面の検出に関する検討
髙橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告, 40, 0, 9, 12, 2016年
本稿では，サッカー映像に推定するパス可能領域に注目して類似場面を検出する手法について検討する．サッカーにおいてパスは，最も基本的かつ重要な戦術の１つであり，その分析は試合内容の理解に有用である．一般にパスは，同様の攻撃方法をとる場合に，そのコースが類似すると考えられる．そこで，本稿では，サッカー映像に推定するパス可能領域を特徴量の１つとして用いることで，データベースに記録されている過去の試合映像から類似した場面の検出を試みる．, 一般社団法人 映像情報メディア学会, 日本語

サッカー映像における試合内容の理解を促すデータの提示に関する検討
高橋翔, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2015, ROMBUNNO.135, 2015年11月07日
日本語

道路構造物の変状画像に対する類似検索の高精度化に関する検討
高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2015, ROMBUNNO.134, 2015年11月07日
日本語

個々の道路構造物に関する点検項目の導入による道路構造物の変状推定の高精度化に関する検討
前田圭介, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2015, ROMBUNNO.133, 2015年11月07日
日本語

社会インフラの維持管理業務効率化のための点検データ分析に関する検討 : 撮影画像と点検結果に基づく点検データ間の関連性の定量化 (ITS)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 114, 459, 257, 262, 2015年02月23日
電子情報通信学会, 日本語

社会インフラの維持管理業務効率化のための点検データ分析に関する検討 : 撮影画像と点検結果に基づく点検データ間の関連性の定量化 (画像工学)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 114, 460, 257, 262, 2015年02月23日
電子情報通信学会, 日本語

社会インフラの維持管理業務効率化のための点検データ分析に関する検討 : 撮影画像と点検結果に基づく点検データ間の関連性の定量化 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 39, 7, 257, 262, 2015年02月
映像情報メディア学会, 日本語

アクティブネットを用いたサッカー映像におけるパス可能領域推定の並列計算による高速化に関する検討(スポーツ映像解析,および一般)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告, 39, 0, 1, 6, 2015年
本稿では,サッカー映像におけるパス可能領域推定を並列計算可能とすることで高速化する手法について検討する.サッカーにおいてパスは試合内容の分析に有用であることから,パス可能な領域を明らかとすることは重要である.このため,我々は,以前にアクティブネットを用いてパス可能領域の推定手法を提案した.しかしながら,この手法の問題の一つに計算時間が挙げられる.そこで,本稿では,並列計算によってパス可能領域のより高速な推定を試みる.本稿では,並列計算の環境としてCUDA^を採用し,NVIDIA社GeForceGTX660を用いて実験を行った.その結果,CPU (Intel^[○!R] Core^ i7-3930K 3.20GHz)と比べて高速に計算することが可能となることを確認した., 一般社団法人 映像情報メディア学会, 日本語

サッカー映像におけるグループ戦術解析のための優勢度推定に関する一考察(スポーツ映像解析,および一般)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告, 39, 0, 7, 12, 2015年
本稿では,サッカー映像において,戦術上関連がある選手のグループを解析し,各グループに推定する優勢度(以降,グループ優勢度)と試合内容との関連について検討する.グループ優勢度は,選手位置の関係から求める戦術上関連がある選手のグループ,および戦術上の関係に基づいて各グループにおいてチームそれぞれが優勢である度合いとして推定する.サッカーにおいて各選手の戦術上の役割や状況は,選手位置の関係から求めることが可能であり,本手法では,これらをグループ内で評価することでどちらのチームが戦術上優位な状況にいる選手が多いのかの推定を実現する.本稿の最後には,実際のサッカー映像に推定する優勢度と試合内容との関連について検討する., 一般社団法人 映像情報メディア学会, 日本語

複数の画像特徴を用いたベイジアンネットワークに基づく構造物の変状の推定の高精度化に関する検討
前田圭介, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2014, ROMBUNNO.140, 2014年10月25日
日本語

維持管理業務の効率化に向けた点検データの類似度算出における特徴選択に関する検討
三改木裕矢, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2014, ROMBUNNO.139, 2014年10月25日
日本語

橋梁の点検画像を用いたベイジアンネットワークによる変状の推定に関する検討 (画像工学)
小林 克希, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 113, 434, 217, 221, 2014年02月17日
電子情報通信学会, 日本語

ネットワーク分析を用いたサッカー選手の特徴定義とその選手間類似度算出への応用 (画像工学)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 113, 434, 319, 324, 2014年02月17日
電子情報通信学会, 日本語

橋梁の点検画像を用いたベイジアンネットワークによる変状の推定に関する検討 (ITS)
小林 克希, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 113, 433, 217, 221, 2014年02月17日
電子情報通信学会, 日本語

ネットワーク分析を用いたサッカー選手の特徴定義とその選手間類似度算出への応用 (ITS)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 113, 433, 319, 324, 2014年02月17日
電子情報通信学会, 日本語

橋梁の点検画像を用いたベイジアンネットワークによる変状の推定に関する検討 (メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス ヒューマンインフォメーション)
小林 克希, 高橋 翔, 小川 貴弘, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 38, 7, 217, 221, 2014年02月
映像情報メディア学会, 日本語

ネットワーク分析を用いたサッカー選手の特徴定義とその選手間類似度算出への応用 (メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス ヒューマンインフォメーション)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 38, 7, 319, 324, 2014年02月
映像情報メディア学会, 日本語

ネットワーク解析を用いたサッカー映像における重要選手と類似場面の検出に関する一考察(スポーツ映像解析,および一般)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告, 38, 0, 1, 4, 2014年
本稿では,サッカー映像における重要選手および類似場面をネットワーク解析によって検出し,その有効性について考察する.本稿における重要選手とは,攻撃チームにおいてシュートを行う選手とその選手に対してパスを行う選手および,守備チームにおいてボールを奪取する選手とそれをカバーリングする選手であり,それぞれサッカー戦術と強く関連する.サッカー戦術の分析は,選手個々のスキル以外に,選手同士が連携したプレイに注目して行うことが特に重要である.そこで提案手法では,選手同士の連携をサッカー映像中の選手位置から求める選手間ネットワークで表現し,そのネットワークを解析することで注目する場面における重要選手と類似場面の検出を試みる., 一般社団法人 映像情報メディア学会, 日本語

ベイジアンネットワークを用いた構造物の点検データからの変状の推定
小林克希, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2013, ROMBUNNO.173, 2013年10月19日
日本語

レベルセット法を用いたサッカー映像における選手追跡手法
高橋 翔, 林 原局, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition), 96, 3, 695, 703, 2013年03月01日
本論文では,サッカー映像からレベルセット法を用いて選手を追跡する手法を提案する.提案手法では,サッカー映像を各フレームが時間軸方向に重なるように連結した三次元データとして扱う.このデータに対して,レベルセット法を適用することで抽出される三次元の領域は,複数フレームに渡って存在する同一選手を包含する.提案手法では,この三次元の領域をサッカー映像から抽出することで,選手の追跡を実現する.したがって,提案手法では,フレームごとに選手を検出する必要がないため,フレームを個別に処理する従来手法における選手の検出と追跡それぞれの誤差によって精度が低下する問題を解決可能である.また,我々は,ユニフォームの色成分をサッカー映像から色コリログラムを用いて推定し,これをレベルセット法を用いて追跡する選手の特徴として導入する.これにより,提案手法では,追跡対象の特徴を事前に与えることなく,選手の頑健な追跡が可能となる.本文の最後では,実際にテレビで放送されたサッカー映像に対する実験により,提案手法の有効性を確認する., 電子情報通信学会, 日本語

弾性モデルを用いたサッカーの選手追跡に関する検討 : 新たなポテンシャルエネルギーの導入による高精度化 (画像工学)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 112, 434, 135, 139, 2013年02月18日
電子情報通信学会, 日本語

野球映像における投手のコンディション推定の高精度化に関する検討 : 投球動作および投球結果を表す特徴量の改良 (画像工学)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 112, 434, 141, 146, 2013年02月18日
電子情報通信学会, 日本語

ボール保持チームに注目したサッカー映像分割の高精度化に関する検討 (画像工学)
大貫 修平, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 112, 434, 147, 151, 2013年02月18日
電子情報通信学会, 日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の高精度な推定手法に関する検討 : 選手配置の時刻変化を導入した新たな評価関数の定義 (画像工学)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 112, 434, 153, 158, 2013年02月18日
電子情報通信学会, 日本語

弾性モデルを用いたサッカーの選手追跡に関する検討 : 新たなポテンシャルエネルギーの導入による高精度化 (ITS)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 112, 433, 135, 139, 2013年02月18日
電子情報通信学会, 日本語

野球映像における投手のコンディション推定の高精度化に関する検討 : 投球動作および投球結果を表す特徴量の改良 (ITS)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 112, 433, 141, 146, 2013年02月18日
電子情報通信学会, 日本語

ボール保持チームに注目したサッカー映像分割の高精度化に関する検討 (ITS)
大貫 修平, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 112, 433, 147, 151, 2013年02月18日
電子情報通信学会, 日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の高精度な推定手法に関する検討 : 選手配置の時刻変化を導入した新たな評価関数の定義 (ITS)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 112, 433, 153, 158, 2013年02月18日
電子情報通信学会, 日本語

弾性モデルを用いたサッカーの選手追跡に関する検討 : 新たなポテンシャルエネルギーの導入による高精度化 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 37, 8, 135, 139, 2013年02月
映像情報メディア学会, 日本語

野球映像における投手のコンディション推定の高精度化に関する検討 : 投球動作および投球結果を表す特徴量の改良 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 37, 8, 141, 146, 2013年02月
映像情報メディア学会, 日本語

ボール保持チームに注目したサッカー映像分割の高精度化に関する検討 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
大貫 修平, 高橋 翔, 小川 貴弘, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 37, 8, 147, 151, 2013年02月
映像情報メディア学会, 日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の高精度な推定手法に関する検討 : 選手配置の時刻変化を導入した新たな評価関数の定義 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 37, 8, 153, 158, 2013年02月
映像情報メディア学会, 日本語

変状評価の支援を目的とした点検データの可視化に関する検討
高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 日本道路会議論文集(CD-ROM), 30th, ROMBUNNO.2053, 2013年
日本語

弾性モデルを用いたサッカー映像における選手追跡の高精度化に関する検討
岩井和也, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2012, ROMBUNNO.149, 2012年10月20日
日本語

サッカーのチーム戦術推定手法を用いた試合映像の分割に関する検討
大貫修平, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2012, ROMBUNNO.148, 2012年10月20日
日本語

アマチュアサッカーチームの試合映像における重要場面の検出 : コーチングを目的として映像に付与されたコメントの利用 (画像工学)
高橋 翔, 嶌田 聡, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 111, 442, 275, 280, 2012年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

野球映像から取得した投球動作とスコアブックに記載された情報を用いた投手の コンディションの推定に関する検討 (画像工学)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 111, 442, 287, 292, 2012年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

アマチュアサッカーチームの試合映像における重要場面の検出 : コーチングを目的として映像に付与されたコメントの利用 (ITS)
高橋 翔, 嶌田 聡, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 111, 441, 275, 280, 2012年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

野球映像から取得した投球動作とスコアブックに記載された情報を用いた投手の コンディションの推定に関する検討 (ITS)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 111, 441, 287, 292, 2012年02月20日
電子情報通信学会, 日本語

アマチュアサッカーチームの試合映像における重要場面の検出 : コーチングを目的として映像に付与されたコメントの利用 (メディア工学 ヒューマンインフォメーション 映像表現&コンピュータグラフィックス)
高橋 翔, 嶌田 聡, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告, 36, 9, 275, 280, 2012年02月
映像情報メディア学会, 日本語

野球映像から取得した投球動作とスコアブックに記載された情報を用いた投手のコンディションの推定に関する検討 (メディア工学 ヒューマンインフォメーション 映像表現&コンピュータグラフィックス)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘, 映像情報メディア学会技術報告, 36, 9, 287, 292, 2012年02月
映像情報メディア学会, 日本語

選手の移動速度を考慮したサッカー映像における3次元パス可能領域の推定に関する検討
高橋翔, 長谷山美紀, 映像情報メディア学会冬季大会講演予稿集(CD-ROM), 2012, 2012年

8-3 選手の移動速度を考慮したサッカー映像における3次元パス可能領域の推定に関する検討(第8部門 メディア工学3)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会冬季大会講演予稿集, 2012, 0, 8, 3-1, 2012年
This paper realizes an improvement of 3D pass region estimation method by using player velocity in soccer videos. In the previous method, since the pass region was estimated regardless of player velocity, the accuracy was limited. Therefore, by introducing the player velocity to the pass region estimation, we improve the performance of the previous method., 一般社団法人 映像情報メディア学会, 日本語

サッカー映像における選手位置抽出結果を用いたチーム戦術の推定に関する検討
大貫修平, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2011, ROMBUNNO.154, 2011年10月22日
日本語

選手動作と歓声の関係性に注目したサッカー映像における重要場面の検出に関する検討
久保純貴, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, 映像情報メディア学会年次大会講演予稿集(CD-ROM), 2011, ROMBUNNO.8-4, 2011年08月01日
日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の推定手法の高精度化に関する考察 : 適応的なパラメータ設定法の導入
高橋 翔, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告. ITS, 110, 420, 77, 82, 2011年02月14日
本稿では,サッカー映像においてパスが可能な領域を推定する際に用いている2つのパラメータ,選手の走行速度およびボールの速度の適応的な設定法を導入することで,より高精度なパス可能領域の推定を実現する.我々はこれまで,ボールの速度や選手の走行速度としてその平均値を用い,選手位置に基づいてパス可能領域の推定を行った.しかしながら,実際のサッカー競技においてパスが行われる場面では,試合の状況や選手の身体能力によってボールおよび選手の速度が大きく異なり,それらは攻撃および守備の選手同士の距離や密度によって変化している.よって,より高精度なパス可能領域の推定を実現するためには,ボールの速度および選手の走行速度を攻撃および守備の選手同士の距離や密度に基づいて適応的に設定する必要がある。そこで,提案手法では,サッカー映像から取得する選手位置を用いて,選手の走行速度およびボールの速度に関するパラメータの適応的な設定を行う.これにより,パス可能領域の推定手法の高精度化が実現される., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の推定手法の高精度化に関する考察 : 適応的なパラメータ設定法の導入
高橋 翔, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学, 110, 421, 77, 82, 2011年02月14日
本稿では,サッカー映像においてパスが可能な領域を推定する際に用いている2つのパラメータ,選手の走行速度およびボールの速度の適応的な設定法を導入することで,より高精度なパス可能領域の推定を実現する.我々はこれまで,ボールの速度や選手の走行速度としてその平均値を用い,選手位置に基づいてパス可能領域の推定を行った.しかしながら,実際のサッカー競技においてパスが行われる場面では,試合の状況や選手の身体能力によってボールおよび選手の速度が大きく異なり,それらは攻撃および守備の選手同士の距離や密度によって変化している.よって,より高精度なパス可能領域の推定を実現するためには,ボールの速度および選手の走行速度を攻撃および守備の選手同士の距離や密度に基づいて適応的に設定する必要がある。そこで,提案手法では,サッカー映像から取得する選手位置を用いて,選手の走行速度およびボールの速度に関するパラメータの適応的な設定を行う.これにより,パス可能領域の推定手法の高精度化が実現される., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語

色の共起頻度を用いたサッカー映像におけるユニフォームの色成分の推定に関する検討
高橋翔, 長谷山美紀, 映像情報メディア学会年次大会講演予稿集(CD-ROM), 2011, 2011年

8-5 色の共起頻度を用いたサッカー映像におけるユニフォームの色成分の推定に関する検討(第8部門メディア処理2)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会年次大会講演予稿集, 2011, 0, 8, 5-1-_8-5-2_, 2011年
This paper proposes a color estimation method of team uniforms in soccer videos based on color co-occurrence. The proposed method calculates color correlograms and selects sets of color components, whose co-occurrences are higher than the other sets. This enables the color component estimation of the team uniforms, which contain multiple colors., 一般社団法人 映像情報メディア学会, 日本語

8-4 選手動作と歓声の関係性に注目したサッカー映像における重要場面の検出に関する検討(第8部門メディア処理2)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会年次大会講演予稿集, 2011, 0, 8, 4-1-_8-4-2_, 2011年
This paper presents a detection method of important events based on relationship between player action and sound on stadium in soccer videos. Generally, since player action and sound on stadium have high correlation in the important events, we realize the detection by using their relationship based on canonical correlation analysis., 一般社団法人 映像情報メディア学会, 日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の推定手法の高精度化に関する考察 : 適応的なパラメータ設定法の導入(ITS画像処理,映像メディア,視覚及び一般)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告, 35, 0, 77, 82, 2011年
本稿では,サッカー映像においてパスが可能な領域を推定する際に用いている2つのパラメータ,選手の走行速度およびボールの速度の適応的な設定法を導入することで,より高精度なパス可能領域の推定を実現する.我々はこれまで,ボールの速度や選手の走行速度としてその平均値を用い,選手位置に基づいてパス可能領域の推定を行った.しかしながら,実際のサッカー競技においてパスが行われる場面では,試合の状況や選手の身体能力によってボールおよび選手の速度が大きく異なり,それらは攻撃および守備の選手同士の距離や密度によって変化している.よって,より高精度なパス可能領域の推定を実現するためには,ボールの速度および選手の走行速度を攻撃および守備の選手同士の距離や密度に基づいて適応的に設定する必要がある.そこで,提案手法では,サッカー映像から取得する選手位置を用いて,選手の走行速度およびボールの速度に関するパラメータの適応的な設定を行う,これにより,パス可能領域の推定手法の高精度化が実現される., 一般社団法人 映像情報メディア学会, 日本語

アクティブグリッドを用いたサッカー映像における3次元パス可能領域の推定に関する一考察
高橋 翔, 長谷山 美紀, 電子情報通信学会技術研究報告. ITS, 109, 414, 185, 190, 2010年02月08日
本稿では,アクティブグリッドを用いてサッカー映像からパスが可能な3次元領域を推定する手法を提案する.これまで,我々はサッカーフィールド上に推定されるボールの位置や選手位置を用い,パス可能領域をサッカーフィールド上に2次元の領域として推定した.しかしながら,パスコースは3次元空間上に存在するため,より高精度にパス可能領域を推定するためには3次元の領域として推定する必要がある.そこで,提案手法では,選手とボールの位置を用いて選手が移動可能な3次元空間を定式化し,3次元のボリュームデータを生成することで,領域抽出手法であるアクティブグリッドの適用を可能とする.これにより,アクティブグリッドを用いた3次元のパス可能領域推定が実現される., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語

アクティブグリッドを用いたサッカー映像における3次元パス可能領域の推定に関する一考察(ITS画像処理,映像メディア,視覚および一般)
高橋 翔, 長谷山 美紀, 映像情報メディア学会技術報告, 34, 0, 185, 190, 2010年
本稿では,アクティブグリッドを用いてサッカー映像からパスが可能な3次元領域を推定する手法を提案する.これまで,我々はサッカーフィールド上に推定されるボールの位置や選手位置を用い,パス可能領域をサッカーフィールド上に2次元の領域として推定した.しかしながら,パスコースは3次元空間上に存在するため,より高精度にパス可能領域を推定するためには3次元の領域として推定する必要がある.そこで,提案手法では,選手とボールの位置を用いて選手が移動可能な3次元空間を定式化し,3次元のボリュームデータを生成することで,領域抽出手法であるアクティブグリッドの適用を可能とする.これにより,アクティブグリッドを用いた3次元のパス可能領域推定が実現される., 一般社団法人 映像情報メディア学会, 日本語

PLAYERS TRACKING APPROACH USING LEVEL‐SET METHOD BASED ON COLOR COMPONENTS OF PLAYERS IN SOCCER VIDEOS
TAKAHASHI Sho, LIM Wonkuk, HASEYAMA Miki, 画像符号化シンポジウム資料, 25th, 67, 68, 2010年
英語

アクティブグリッドを用いたサッカー映像におけるパス可能領域の時刻変化の抽出
高橋翔, 第24回信号処理シンポジウム, 2009, 2, 420, 425, 2009年

サッカー映像の意味解析に関する一手法-ネットワーク解析を用いた試合展開における重要選手の抽出-
高橋翔, 第23回信号処理シンポジウム, Nov., 2009, 2009年

アクティブグリッドを用いたサッカー映像におけるパス可能領域の推定に関する検討
高橋翔, 長谷山美紀, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2009, 2009年

産業分野における人の動きの解析と技術教育 －建設現場映像における作業員の連動性評価－　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔
映像情報メディア学会2022年冬季大会, 2022年12月23日, 日本語, 口頭発表（一般）

道路空間のリアルタイムデジタルツインを可能とするEdge-AI　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔
第4回 JSTEシンポジウム, 2022年11月25日, 日本語, 口頭発表（一般）

現実世界に活かすVirtual Realityを用いた情報提示の試行とドライバの振る舞いの分析　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔
第4回 JSTEシンポジウム, 2022年11月24日, 日本語, 口頭発表（一般）

ETC2.0の解析結果による大雪時の札幌市内交通の実態について　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔
2022年度 JWAシンポジウム, 2022年11月02日, 日本語, シンポジウム・ワークショップパネル（指名）
［招待講演］

冬期走行環境における車両の横方向走行位置に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔, 白石直之, 萩原亨
自動車技術会2022年秋季大会, 2022年10月13日, 日本語, 口頭発表（一般）

安全・安心で豊かな未来社会に導くデジタル技術 ～Edge-AIによる映像データ解析と現実世界の定量化～　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔
第４０回 技術者交流フォーラム事業in釧路, 2022年10月06日, 日本語, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
［招待講演］

中小建設業における映像解析AIの導入に向けた検討と試行　　　　　　　　　　　　　　　
髙橋翔, 八木雅大, 向井智洋, 萩原亨, 須田清隆, Jevica, 柳瀬ひろし
土木学会 令和4年度全国大会 第77回年次学術講演会, 2022年09月22日, 日本語, 口頭発表（一般）

Advanced Road Visibility Inspection System for Winter Road Maintenance Using Microcomputer　　　　　　　　　　　　　　　
Sho Takahashi, Toru Hagiwara, Ryo Sato, Kazuhito Ohashi, Yasuhiro Nagata
IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics, 2021年10月, 英語, ポスター発表

Vehicle Behavior Measurement based-on RTK-GNSS for Driver’s Risk Feeling Estimation　　　　　　　　　　　　　　　
Sho TAKAHASHI, Shuhei WADA, Toru HAGIWARA, Kazunori MUNEHIRO
IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics, 2021年10月, 英語, 口頭発表（一般）

画像･映像データとAI 車両の意味理解 －次世代の道路・交通管理の実現に向けて－　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔
令和3年度 第1回 地域ITS研究会, 2021年09月27日, 日本語, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

施工の暗黙知を掘り起こす新しい手法 骨格検知とプロファイリング　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔
第20回 産学官CIM・GISセミナー, 2021年07月09日, 日本語, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等

空間周波数および深層学習に基づく機械学習による視程レベル推定－特徴選択手法による空間周波数の選択効果－　　　　　　　　　　　　　　　
髙橋翔, 河田祥太朗, 萩原亨
第63回土木計画学研究発表会, 2021年06月05日, 日本語, 口頭発表（一般）

基調講演 ｢インフラ管理における画像･映像データの意味理解と AI活⽤｣　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔
第19回産学官CIM・GISセミナー, 2020年09月25日, 日本語, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
［招待講演］

画像・映像処理を活用した社会基盤マネジメントの支援技術構築に向けた取り組みの紹介　　　　　　　　　　　　　　　
高橋翔
令和元年度第2回道路管理技術委員会, 2019年12月09日, 日本語, その他
［招待講演］

異種特徴を用いた深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類の高精度化に関する検討 (ITS)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2019年02月19日, 日本語

サッカー映像視聴時の視線データを用いた攻撃選手の重要度算出に関する検討 (ITS)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2019年02月19日, 日本語

OpenPoseに基づくユーザの動作を用いた映像の関心度推定に関する検討 (ITS)
九島 哲哉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2019年02月19日, 日本語

異種特徴を用いた深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類の高精度化に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2019年02月, 日本語

サッカー映像視聴時の視線データを用いた攻撃選手の重要度算出に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2019年02月, 日本語

OpenPoseに基づくユーザの動作を用いた映像の関心度推定に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
九島 哲哉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2019年02月, 日本語

Estimation of users’ interest levels using tensor completion with SemiCCA
Kushima Tetsuya, Takahashi Sho, Ogawa Takahiro, Haseyama Miki
IEEE Conference Proceedings, 2019年, 英語

Multi-feature Fusion Based on Supervised Multi-view Multi-label Canonical Correlation Projection
Maeday Keisuke, Takahashi Sho, Ogaway Takahiro, Haseyama Miki
IEEE Conference Proceedings, 2019年, 英語

再帰型ニューラルネットワークを用いたサッカー映像における基本戦術の推定に関する検討 (ITS)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2018年02月15日, 日本語

アクティブネットを用いたラグビー映像におけるパス可能領域の推定に関する検討 (ITS)
高橋 翔, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2018年02月15日, 日本語

道路構造物に発生する変状の自動分類の高精度化に向けたConvolutional Sparse Codingの導入に関する検討 (ITS)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2018年02月15日, 日本語

視線データと点検データの正準相関に注目した類似点検データ検索の高精度化に関する検討 (ITS)
斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2018年02月15日, 日本語

再帰型ニューラルネットワークを用いたサッカー映像における基本戦術の推定に関する検討 (画像工学)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2018年02月15日, 日本語

アクティブネットを用いたラグビー映像におけるパス可能領域の推定に関する検討 (画像工学)
高橋 翔, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2018年02月15日, 日本語

道路構造物に発生する変状の自動分類の高精度化に向けたConvolutional Sparse Codingの導入に関する検討 (画像工学)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2018年02月15日, 日本語

視線データと点検データの正準相関に注目した類似点検データ検索の高精度化に関する検討 (画像工学)
斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2018年02月15日, 日本語

再帰型ニューラルネットワークを用いたサッカー映像における基本戦術の推定に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2018年02月, 日本語

アクティブネットを用いたラグビー映像におけるパス可能領域の推定に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2018年02月, 日本語

道路構造物に発生する変状の自動分類の高精度化に向けたConvolutional Sparse Codingの導入に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2018年02月, 日本語

視線データと点検データの正準相関に注目した類似点検データ検索の高精度化に関する検討 (マルチメディアストレージ ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2018年02月, 日本語

Estimation of Important Scenes in Soccer Videos Based on Collaborative Use of Audio-Visual CNN Features
Haruyama Tomoki, Takahashi Sho, Ogawa Takahiro, Haseyama Miki
IEEE Conference Proceedings, 2018年, 英語

Team Tactics Estimation in Soccer Videos via Deep Extreme Learning Machine Based on Players Formation
Suzuki Genki, Takahashi Sho, Ogawa Takahiro, Haseyama Miki
IEEE Conference Proceedings, 2018年, 英語

Interest Level Estimation of Items via Matrix Completion Based on Adaptive User Matrix Construction.
Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2018 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, ICME 2018, San Diego, CA, USA, July 23-27, 2018, 2018年, 英語

サッカー映像における選手配置に注目した類似場面検出に関する検討 (メディア工学(スポーツ情報処理時限研究会合同開催))
髙橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2017年11月, 日本語

正準相関最大化を導入した深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類に関する検討 (メディア工学) -- (サマーセミナー2017 : 世界に羽ばたくビジョン技術)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2017年09月, 日本語

Deep Extreme Learning Machineに基づくサッカー映像に撮像されたフィールド位置の推定に関する検討 (メディア工学) -- (サマーセミナー2017 : 世界に羽ばたくビジョン技術)
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2017年09月, 日本語

変状評価支援のための類似点検データ検索の高精度化に関する検討 : 熟練技術者の判定に関する推定に基づいた学習データ生成法の導入 (メディア工学) -- (サマーセミナー2017 : 世界に羽ばたくビジョン技術)
斉藤 僚汰, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2017年09月, 日本語

Distress classification of road structures via decision level fusion
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
International Conference on Digital Signal Processing, DSP, 2017年03月01日
© 2016 IEEE.A distress classification method of road structures via decision level fusion is presented in this paper. In order to classify various kinds of distresses accurately, the proposed method integrates multiple classification results with considering their performance, and this is the biggest contribution of this paper. By introducing this approach, it becomes feasible to adaptively integrate the multiple classification results based on the accuracy of each classifier for a target sample. Consequently, realization of the accurate distress classification can be expected. Experimental results show that our method outperforms existing methods.

送電鉄塔の点検時に撮影される鉄塔映像からの被写体領域抽出に関する検討 (ITS)
館農 浩平, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年02月20日, 日本語

送電鉄塔劣化診断のための見本画像の選択に関する検討 (ITS)
藤後 廉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年02月20日, 日本語

深層学習を用いた道路構造物の維持管理における変状分類の高精度化に関する検討 (ITS)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年02月20日, 日本語

畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討 (ITS)
石原 賢太, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年02月20日, 日本語

送電鉄塔の点検時に撮影される鉄塔映像からの被写体領域抽出に関する検討 (画像工学)
館農 浩平, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年02月20日, 日本語

送電鉄塔劣化診断のための見本画像の選択に関する検討 (画像工学)
藤後 廉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年02月20日, 日本語

深層学習を用いた道路構造物の維持管理における変状分類の高精度化に関する検討 (画像工学)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年02月20日, 日本語

畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討 (画像工学)
石原 賢太, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年02月20日, 日本語

送電鉄塔の点検時に撮影される鉄塔映像からの被写体領域抽出に関する検討
館農浩平, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電子情報通信学会技術研究報告, 2017年02月13日, 日本語

送電鉄塔劣化診断のための見本画像の選択に関する検討
藤後廉, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電子情報通信学会技術研究報告, 2017年02月13日, 日本語

畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討
石原賢太, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電子情報通信学会技術研究報告, 2017年02月13日, 日本語

深層学習を用いた道路構造物の維持管理における変状分類の高精度化に関する検討
前田圭介, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電子情報通信学会技術研究報告, 2017年02月13日, 日本語

送電鉄塔の点検時に撮影される鉄塔映像からの被写体領域抽出に関する検討 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
館農 浩平, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2017年02月, 日本語

Automatic estimation of deterioration level on transmission towers via deep extreme learning machine based on local receptive field
Maeda Keisuke, Takahashi Sho, Ogawa Takahiro, Haseyama Miki
IEEE Conference Proceedings, 2017年, 英語

Decision level fusion-based team tactics estimation in soccer videos
Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2016 IEEE 5th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2016, 2016年12月27日, 英語
© 2016 IEEE.A decision-level fusion (DLF)-based team tactics estimation method in soccer videos is newly presented. In our method, tactics estimation based on audio-visual and formation features is newly adopted since the tactics of the soccer game are closely related to the audio-visual sequences and player positions. Therefore, by using these features, we classify the tactics via Support Vector Machine (SVM). Furthermore, by applying DLF to the SVM-based classification results, the two modalities are integrated to obtain more accurate tactics estimation results. Some results of experiments verify the superiority of our method.

Retrieval of similar inspection records based on metric learning using experienced inspectors' evaluation
Ryota Saito, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Hasayama
2016 IEEE 5th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2016, 2016年12月27日
© 2016 IEEE.This paper presents a retrieval method of similar inspection records in road structures based on metric learning using experienced inspectors' evaluation. Inspection records of road structures include images and text-based information such as category of distress, damaged parts and degree of damage. The proposed method calculates distances from query inspection records, and rank lists of retrieval results are obtained for each feature. In this approach, the distance quantification are updated on the basis of experienced inspectors' evaluation. Finally, the proposed method obtains retrieval results by integrating the multiple rank lists. The experimental results show the effectiveness of the proposed method.

パス可能領域に注目したサッカー映像における類似場面の検出に関する検討 (メディア工学)
髙橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2016年12月, 日本語

パス可能領域に注目したサッカー映像における類似場面の検出に関する検討
高橋翔, 長谷山美紀
映像情報メディア学会技術報告, 2016年11月28日, 日本語

深層学習によって得られる画像特徴量を用いた道路構造物の点検データ検索の高精度化に関する検討
斉藤僚汰, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2016年11月05日, 日本語

映像情報を用いた物体追跡技術の最前線とスポーツ科学への応用動向 6章 サッカー映像における試合内容の理解を促すデータの可視化
高橋翔, 長谷山美紀
映像情報メディア学会誌, 2016年09月01日, 日本語

サッカー映像における試合内容の理解を促すデータの可視化 (特集 年次大会連動企画 映像情報を用いた物体逸跡技術の最前線とスポーツ科学への応用動向)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会誌 = The journal of the Institute of Image Information and Television Engineers, 2016年09月, 日本語

高速道路の維持管理における点検記録データ検索に対する技術者の評価を用いた検索精度向上に関する検討
高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
映像情報メディア学会年次大会講演予稿集(CD-ROM), 2016年08月17日, 日本語

道路構造物の維持管理における高精度な変状分類に関する検討 : タグデータと撮影画像に基づく識別結果の統合 (ITS)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2016年02月22日, 日本語

河川管理業務の堤防点検における技術者の視線データ取得の試み (ITS)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2016年02月22日, 日本語

高速道路の維持管理における変状の評価業務を支援するためのデータ分析 : 変状の画像を用いた類似点検記録の検索法の実現 (ITS)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2016年02月22日, 日本語

高速道路の維持管理における変状の評価業務を支援するためのデータ分析 : 変状の画像を用いた類似点検記録の検索法の実現 (画像工学)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2016年02月22日, 日本語

河川管理業務の堤防点検における技術者の視線データ取得の試み (画像工学)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2016年02月22日, 日本語

道路構造物の維持管理における高精度な変状分類に関する検討 : タグデータと撮影画像に基づく識別結果の統合 (画像工学)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2016年02月22日, 日本語

堤防点検における技術者の視線データと熟練度の分析に関する一考察 (画像工学)
高橋 翔, 三改木 裕矢, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2016年02月22日, 日本語

高速道路の維持管理における変状の評価業務を支援するためのデータ分析 : 変状の画像を用いた類似点検記録の検索法の実現 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2016年02月15日, 日本語

河川管理業務の堤防点検における技術者の視線データ取得の試み (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘, 秋山 泰祐, 巖倉 啓子, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2016年02月15日, 日本語

堤防点検における技術者の視線データと熟練度の分析に関する一考察 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
高橋 翔, 三改木 裕矢, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2016年02月15日, 日本語

道路構造物の維持管理における高精度な変状分類に関する検討 : タグデータと撮影画像に基づく識別結果の統合 (マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2016年02月15日, 日本語

アクティブネットを用いたサッカー映像におけるパス可能領域推定の並列計算による高速化に関する検討 (メディア工学)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2015年12月03日, 日本語
本稿では,サッカー映像におけるパス可能領域推定を並列計算可能とすることで高速化する手法について検討する.サッカーにおいてパスは試合内容の分析に有用であることから,パス可能な領域を明らかとすることは重要である.このため,我々は,以前にアクティブネットを用いてパス可能領域の推定手法を提案した.しかしながら,この手法の問題の一つに計算時間が挙げられる.そこで,本稿では,並列計算によってパス可能領域のより高速な推定を試みる.本稿では,並列計算の環境としてCUDA^を採用し,NVIDIA社GeForceGTX660を用いて実験を行った.その結果,CPU (Intel^[○!R] Core^ i7-3930K 3.20GHz)と比べて高速に計算することが可能となることを確認した.

サッカー映像におけるグループ戦術解析のための優勢度推定に関する一考察 (メディア工学)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2015年12月03日, 日本語
本稿では,サッカー映像において,戦術上関連がある選手のグループを解析し,各グループに推定する優勢度(以降,グループ優勢度)と試合内容との関連について検討する.グループ優勢度は,選手位置の関係から求める戦術上関連がある選手のグループ,および戦術上の関係に基づいて各グループにおいてチームそれぞれが優勢である度合いとして推定する.サッカーにおいて各選手の戦術上の役割や状況は,選手位置の関係から求めることが可能であり,本手法では,これらをグループ内で評価することでどちらのチームが戦術上優位な状況にいる選手が多いのかの推定を実現する.本稿の最後には,実際のサッカー映像に推定する優勢度と試合内容との関連について検討する.

道路構造物の変状画像に対する類似検索の高精度化に関する検討
高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2015年11月07日, 日本語

個々の道路構造物に関する点検項目の導入による道路構造物の変状推定の高精度化に関する検討
前田圭介, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2015年11月07日, 日本語

サッカー映像における試合内容の理解を促すデータの提示に関する検討
高橋翔, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2015年11月07日, 日本語

社会インフラの維持管理業務効率化のための点検データ分析に関する検討 : 撮影画像と点検結果に基づく点検データ間の関連性の定量化 (画像工学)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2015年02月23日, 日本語

社会インフラの維持管理業務効率化のための点検データ分析に関する検討 : 撮影画像と点検結果に基づく点検データ間の関連性の定量化 (ITS)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2015年02月23日, 日本語

社会インフラの維持管理業務効率化のための点検データ分析に関する検討 : 撮影画像と点検結果に基づく点検データ間の関連性の定量化 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス マルチメディアストレージ コンシューマエレクトロニクス)
三改木 裕矢, 高橋 翔, 小川 貴弘
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2015年02月16日, 日本語

ネットワーク解析を用いたサッカー映像における重要選手と類似場面の検出に関する一考察 (メディア工学)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2014年12月05日, 日本語
本稿では,サッカー映像における重要選手および類似場面をネットワーク解析によって検出し,その有効性について考察する.本稿における重要選手とは,攻撃チームにおいてシュートを行う選手とその選手に対してパスを行う選手および,守備チームにおいてボールを奪取する選手とそれをカバーリングする選手であり,それぞれサッカー戦術と強く関連する.サッカー戦術の分析は,選手個々のスキル以外に,選手同士が連携したプレイに注目して行うことが特に重要である.そこで提案手法では,選手同士の連携をサッカー映像中の選手位置から求める選手間ネットワークで表現し,そのネットワークを解析することで注目する場面における重要選手と類似場面の検出を試みる.

複数の画像特徴を用いたベイジアンネットワークに基づく構造物の変状の推定の高精度化に関する検討
前田圭介, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2014年10月25日, 日本語

維持管理業務の効率化に向けた点検データの類似度算出における特徴選択に関する検討
三改木裕矢, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2014年10月25日, 日本語

橋梁の点検画像を用いたベイジアンネットワークによる変状の推定に関する検討 (画像工学)
小林 克希, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2014年02月17日, 日本語

ネットワーク分析を用いたサッカー選手の特徴定義とその選手間類似度算出への応用 (画像工学)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2014年02月17日, 日本語

橋梁の点検画像を用いたベイジアンネットワークによる変状の推定に関する検討 (ITS)
小林 克希, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2014年02月17日, 日本語

ネットワーク分析を用いたサッカー選手の特徴定義とその選手間類似度算出への応用 (ITS)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2014年02月17日, 日本語

橋梁の点検画像を用いたベイジアンネットワークによる変状の推定に関する検討 (メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス ヒューマンインフォメーション)
小林 克希, 高橋 翔, 小川 貴弘
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2014年02月10日, 日本語

ネットワーク分析を用いたサッカー選手の特徴定義とその選手間類似度算出への応用 (メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス ヒューマンインフォメーション)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2014年02月10日, 日本語

Bayesian network-based distress estimation using image features in road structure assessment
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2014 IEEE 3rd Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2014, 2014年02月03日
© 2014 IEEE.This paper presents a Bayesian network-based method for estimating a distress of road structures from inspection data. The distress is represented by a damage of road structures and its degree. In the previous work, the distress was estimated by utilizing Bayesian network based on categories of road structures, details of road structures and damaged parts. However, inspection data include not only the above items but also images of the distress. Therefore, by introducing the use of the images to the previous work, improvement of the distress estimation accuracy can be expected. The proposed method calculates Bayesian network from inspection items and their corresponding images to perform the distress estimation. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

Adaptive parameter setting for pass region estimation in soccer videos and its performance verification
Sho Takahashi, Miki Haseyama
2013 IEEE 2nd Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2013, 2013年12月01日
This paper proposes an accurate pass region estimation method by introducing adaptive parameter settings. Our previous paper proposed a pass region estimation method by utilizing average values of ball and player velocities. However, such velocities vary according to player density and skill. Therefore, in order to realize a more accurate pass region estimation, the proposed method obtains parameters, which are ball and player velocities, from player positions in a target soccer video. By introducing the above parameter settings to pass region estimation, more realistic pass region can be obtained. Consequently, the accurate method of pass region estimation is realized. © 2013 IEEE.

ベイジアンネットワークを用いた構造物の点検データからの変状の推定
小林克希, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2013年10月19日, 日本語

レベルセット法を用いたサッカー映像における選手追跡手法
高橋 翔, 林 原局, 長谷山 美紀
電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム = The IEICE transactions on information and systems (Japanese edition), 2013年03月01日, 日本語
本論文では，サッカー映像からレベルセット法を用いて選手を追跡する手法を提案する．提案手法では，サッカー映像を各フレームが時間軸方向に重なるように連結した三次元データとして扱う．このデータに対して，レベルセット法を適用することで抽出される三次元の領域は，複数フレームに渡って存在する同一選手を包含する．提案手法では，この三次元の領域をサッカー映像から抽出することで，選手の追跡を実現する．したがって，提案手法では，フレームごとに選手を検出する必要がないため，フレームを個別に処理する従来手法における選手の検出と追跡それぞれの誤差によって精度が低下する問題を解決可能である．また，我々は，ユニフォームの色成分をサッカー映像から色コリログラムを用いて推定し，これをレベルセット法を用いて追跡する選手の特徴として導入する．これにより，提案手法では，追跡対象の特徴を事前に与えることなく，選手の頑健な追跡が可能となる．本文の最後では，実際にテレビで放送されたサッカー映像に対する実験により，提案手法の有効性を確認する．

弾性モデルを用いたサッカーの選手追跡に関する検討 : 新たなポテンシャルエネルギーの導入による高精度化 (画像工学)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2013年02月18日, 日本語

野球映像における投手のコンディション推定の高精度化に関する検討 : 投球動作および投球結果を表す特徴量の改良 (画像工学)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2013年02月18日, 日本語

ボール保持チームに注目したサッカー映像分割の高精度化に関する検討 (画像工学)
大貫 修平, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2013年02月18日, 日本語

弾性モデルを用いたサッカーの選手追跡に関する検討 : 新たなポテンシャルエネルギーの導入による高精度化 (ITS)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2013年02月18日, 日本語

野球映像における投手のコンディション推定の高精度化に関する検討 : 投球動作および投球結果を表す特徴量の改良 (ITS)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2013年02月18日, 日本語

ボール保持チームに注目したサッカー映像分割の高精度化に関する検討 (ITS)
大貫 修平, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2013年02月18日, 日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の高精度な推定手法に関する検討 : 選手配置の時刻変化を導入した新たな評価関数の定義 (画像工学)
高橋 翔, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2013年02月18日, 日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の高精度な推定手法に関する検討 : 選手配置の時刻変化を導入した新たな評価関数の定義 (ITS)
高橋 翔, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2013年02月18日, 日本語

弾性モデルを用いたサッカーの選手追跡に関する検討 : 新たなポテンシャルエネルギーの導入による高精度化 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
岩井 和也, 高橋 翔, 小川 貴弘
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2013年02月11日, 日本語

野球映像における投手のコンディション推定の高精度化に関する検討 : 投球動作および投球結果を表す特徴量の改良 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2013年02月11日, 日本語

ボール保持チームに注目したサッカー映像分割の高精度化に関する検討 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
大貫 修平, 高橋 翔, 小川 貴弘
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2013年02月11日, 日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の高精度な推定手法に関する検討 : 選手配置の時刻変化を導入した新たな評価関数の定義 (ヒューマンインフォメーション メディア工学 映像表現&コンピュータグラフィックス)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告 = ITE technical report, 2013年02月11日, 日本語

変状評価の支援を目的とした点検データの可視化に関する検討
高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
日本道路会議論文集(CD-ROM), 2013年, 日本語

8-3 選手の移動速度を考慮したサッカー映像における3次元パス可能領域の推定に関する検討(第8部門 メディア工学3)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会冬季大会講演予稿集, 2012年12月18日, 日本語
This paper realizes an improvement of 3D pass region estimation method by using player velocity in soccer videos. In the previous method, since the pass region was estimated regardless of player velocity, the accuracy was limited. Therefore, by introducing the player velocity to the pass region estimation, we improve the performance of the previous method.

選手の移動速度を考慮したサッカー映像における3次元パス可能領域の推定に関する検討
高橋翔, 長谷山美紀
映像情報メディア学会冬季大会講演予稿集(CD-ROM), 2012年11月27日, 日本語

弾性モデルを用いたサッカー映像における選手追跡の高精度化に関する検討
岩井和也, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2012年10月20日, 日本語

サッカーのチーム戦術推定手法を用いた試合映像の分割に関する検討
大貫修平, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2012年10月20日, 日本語

野球映像から取得した投球動作とスコアブックに記載された情報を用いた投手の コンディションの推定に関する検討 (画像工学)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2012年02月20日, 日本語

野球映像から取得した投球動作とスコアブックに記載された情報を用いた投手の コンディションの推定に関する検討 (ITS)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2012年02月20日, 日本語

アマチュアサッカーチームの試合映像における重要場面の検出 : コーチングを目的として映像に付与されたコメントの利用 (画像工学)
高橋 翔, 嶌田 聡, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2012年02月20日, 日本語

アマチュアサッカーチームの試合映像における重要場面の検出 : コーチングを目的として映像に付与されたコメントの利用 (ITS)
高橋 翔, 嶌田 聡, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2012年02月20日, 日本語

野球映像から取得した投球動作とスコアブックに記載された情報を用いた投手のコンディションの推定に関する検討 (メディア工学 ヒューマンインフォメーション 映像表現&コンピュータグラフィックス)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘
映像情報メディア学会技術報告, 2012年02月13日, 日本語

アマチュアサッカーチームの試合映像における重要場面の検出 : コーチングを目的として映像に付与されたコメントの利用 (メディア工学 ヒューマンインフォメーション 映像表現&コンピュータグラフィックス)
高橋 翔, 嶌田 聡, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告, 2012年02月13日, 日本語

サッカー映像における選手位置抽出結果を用いたチーム戦術の推定に関する検討
大貫修平, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2011年10月22日, 日本語

8-4 選手動作と歓声の関係性に注目したサッカー映像における重要場面の検出に関する検討(第8部門メディア処理2)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会年次大会講演予稿集, 2011年08月24日, 日本語
This paper presents a detection method of important events based on relationship between player action and sound on stadium in soccer videos. Generally, since player action and sound on stadium have high correlation in the important events, we realize the detection by using their relationship based on canonical correlation analysis.

8-5 色の共起頻度を用いたサッカー映像におけるユニフォームの色成分の推定に関する検討(第8部門メディア処理2)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会年次大会講演予稿集, 2011年08月24日, 日本語
This paper proposes a color estimation method of team uniforms in soccer videos based on color co-occurrence. The proposed method calculates color correlograms and selects sets of color components, whose co-occurrences are higher than the other sets. This enables the color component estimation of the team uniforms, which contain multiple colors.

選手動作と歓声の関係性に注目したサッカー映像における重要場面の検出に関する検討
久保純貴, 高橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀
映像情報メディア学会年次大会講演予稿集(CD-ROM), 2011年08月01日, 日本語

色の共起頻度を用いたサッカー映像におけるユニフォームの色成分の推定に関する検討
高橋翔, 長谷山美紀
映像情報メディア学会年次大会講演予稿集(CD-ROM), 2011年08月01日, 日本語

サッカー映像におけるパス可能領域の推定手法の高精度化に関する考察~適応的なパラメータ設定法の導入~
高橋翔, 長谷山美紀
電子情報通信学会技術研究報告, 2011年02月14日, 日本語
本稿では,サッカー映像においてパスが可能な領域を推定する際に用いている2つのパラメータ,選手の走行速度およびボールの速度の適応的な設定法を導入することで,より高精度なパス可能領域の推定を実現する.我々はこれまで,ボールの速度や選手の走行速度としてその平均値を用い,選手位置に基づいてパス可能領域の推定を行った.しかしながら,実際のサッカー競技においてパスが行われる場面では,試合の状況や選手の身体能力によってボールおよび選手の速度が大きく異なり,それらは攻撃および守備の選手同士の距離や密度によって変化している.よって,より高精度なパス可能領域の推定を実現するためには,ボールの速度および選手の走行速度を攻撃および守備の選手同士の距離や密度に基づいて適応的に設定する必要がある。そこで,提案手法では,サッカー映像から取得する選手位置を用いて,選手の走行速度およびボールの速度に関するパラメータの適応的な設定を行う.これにより,パス可能領域の推定手法の高精度化が実現される.

サッカー映像におけるパス可能領域の推定手法の高精度化に関する考察 : 適応的なパラメータ設定法の導入(ITS画像処理,映像メディア,視覚及び一般)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会技術報告, 2011年02月14日, 日本語
本稿では,サッカー映像においてパスが可能な領域を推定する際に用いている2つのパラメータ,選手の走行速度およびボールの速度の適応的な設定法を導入することで,より高精度なパス可能領域の推定を実現する.我々はこれまで,ボールの速度や選手の走行速度としてその平均値を用い,選手位置に基づいてパス可能領域の推定を行った.しかしながら,実際のサッカー競技においてパスが行われる場面では,試合の状況や選手の身体能力によってボールおよび選手の速度が大きく異なり,それらは攻撃および守備の選手同士の距離や密度によって変化している.よって,より高精度なパス可能領域の推定を実現するためには,ボールの速度および選手の走行速度を攻撃および守備の選手同士の距離や密度に基づいて適応的に設定する必要がある.そこで,提案手法では,サッカー映像から取得する選手位置を用いて,選手の走行速度およびボールの速度に関するパラメータの適応的な設定を行う,これにより,パス可能領域の推定手法の高精度化が実現される.

サッカー映像におけるパス可能領域の推定手法の高精度化に関する考察 : 適応的なパラメータ設定法の導入(ITS画像処理,映像メディア,視覚及び一般)
高橋 翔, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告. ITS, 2011年02月14日, 日本語
本稿では,サッカー映像においてパスが可能な領域を推定する際に用いている2つのパラメータ,選手の走行速度およびボールの速度の適応的な設定法を導入することで,より高精度なパス可能領域の推定を実現する.我々はこれまで,ボールの速度や選手の走行速度としてその平均値を用い,選手位置に基づいてパス可能領域の推定を行った.しかしながら,実際のサッカー競技においてパスが行われる場面では,試合の状況や選手の身体能力によってボールおよび選手の速度が大きく異なり,それらは攻撃および守備の選手同士の距離や密度によって変化している.よって,より高精度なパス可能領域の推定を実現するためには,ボールの速度および選手の走行速度を攻撃および守備の選手同士の距離や密度に基づいて適応的に設定する必要がある。そこで,提案手法では,サッカー映像から取得する選手位置を用いて,選手の走行速度およびボールの速度に関するパラメータの適応的な設定を行う.これにより,パス可能領域の推定手法の高精度化が実現される.

8-4 選手動作と歓声の関係性に注目したサッカー映像における重要場面の検出に関する検討(第8部門メディア処理2)
久保 純貴, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会年次大会講演予稿集, 2011年, 日本語
This paper presents a detection method of important events based on relationship between player action and sound on stadium in soccer videos. Generally, since player action and sound on stadium have high correlation in the important events, we realize the detection by using their relationship based on canonical correlation analysis.

8-5 色の共起頻度を用いたサッカー映像におけるユニフォームの色成分の推定に関する検討(第8部門メディア処理2)
高橋 翔, 長谷山 美紀
映像情報メディア学会年次大会講演予稿集, 2011年, 日本語
This paper proposes a color estimation method of team uniforms in soccer videos based on color co-occurrence. The proposed method calculates color correlograms and selects sets of color components, whose co-occurrences are higher than the other sets. This enables the color component estimation of the team uniforms, which contain multiple colors.

アクティブグリッドを用いたサッカー映像における3次元パス可能領域の推定に関する一考察
高橋翔, 長谷山美紀
映像情報メディア学会技術報告, 2010年02月15日, 日本語
本稿では,アクティブグリッドを用いてサッカー映像からパスが可能な3次元領域を推定する手法を提案する.これまで,我々はサッカーフィールド上に推定されるボールの位置や選手位置を用い,パス可能領域をサッカーフィールド上に2次元の領域として推定した.しかしながら,パスコースは3次元空間上に存在するため,より高精度にパス可能領域を推定するためには3次元の領域として推定する必要がある.そこで,提案手法では,選手とボールの位置を用いて選手が移動可能な3次元空間を定式化し,3次元のボリュームデータを生成することで,領域抽出手法であるアクティブグリッドの適用を可能とする.これにより,アクティブグリッドを用いた3次元のパス可能領域推定が実現される.

アクティブグリッドを用いたサッカー映像における3次元パス可能領域の推定に関する一考察(ITS画像処理,映像メディア,視覚及び一般)
高橋 翔, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告. IE, 画像工学, 2010年02月08日, 日本語
本稿では,アクティブグリッドを用いてサッカー映像からパスが可能な3次元領域を推定する手法を提案する.これまで,我々はサッカーフィールド上に推定されるボールの位置や選手位置を用い,パス可能領域をサッカーフィールド上に2次元の領域として推定した.しかしながら,パスコースは3次元空間上に存在するため,より高精度にパス可能領域を推定するためには3次元の領域として推定する必要がある.そこで,提案手法では,選手とボールの位置を用いて選手が移動可能な3次元空間を定式化し,3次元のボリュームデータを生成することで,領域抽出手法であるアクティブグリッドの適用を可能とする.これにより,アクティブグリッドを用いた3次元のパス可能領域推定が実現される.

アクティブグリッドを用いたサッカー映像における3次元パス可能領域の推定に関する一考察(ITS画像処理,映像メディア,視覚及び一般)
高橋 翔, 長谷山 美紀
電子情報通信学会技術研究報告. ITS, 2010年02月08日, 日本語
本稿では,アクティブグリッドを用いてサッカー映像からパスが可能な3次元領域を推定する手法を提案する.これまで,我々はサッカーフィールド上に推定されるボールの位置や選手位置を用い,パス可能領域をサッカーフィールド上に2次元の領域として推定した.しかしながら,パスコースは3次元空間上に存在するため,より高精度にパス可能領域を推定するためには3次元の領域として推定する必要がある.そこで,提案手法では,選手とボールの位置を用いて選手が移動可能な3次元空間を定式化し,3次元のボリュームデータを生成することで,領域抽出手法であるアクティブグリッドの適用を可能とする.これにより,アクティブグリッドを用いた3次元のパス可能領域推定が実現される.

PLAYERS TRACKING APPROACH USING LEVEL-SET METHOD BASED ON COLOR COMPONENTS OF PLAYERS IN SOCCER VIDEOS
TAKAHASHI Sho, LIM Wonkuk, HASEYAMA Miki
画像符号化シンポジウム資料, 2010年, 英語

アクティブグリッドを用いたサッカー映像におけるパス可能領域の推定に関する検討
高橋翔, 長谷山美紀
電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集(CD-ROM), 2009年10月17日, 日本語

応用多次元信号処理特論　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2020年12月 - 現在

土木計画学　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2019年10月 - 現在

土木計画学演習　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2019年04月 - 現在

情報学Ⅰ　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2020年 - 2020年

環境フィールド学実習　　　　　　　　　　　　　　　
北海道大学
2019年04月 - 2019年09月

計算機演習　　　　　　　　　　　　　　　
北海学園大学
2009年04月 - 2011年03月

災害時の取得情報制約下における道路交通システムモニタリング
科学研究費助成事業
2023年04月01日 - 2026年03月31日
杉浦 聡志, 高橋 翔, 倉内 文孝, 中西 航
日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 23H01521

積雪寒冷地のリアルタイムデジタルツインの構築および防災システムの創出
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
2022年04月01日 - 2026年03月31日
高橋 翔, 杉浦 聡志, 萩原 亨
日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 22H01607

デジタルツインによる冬期道路交通マネジメントシステムの技術開発　　　　　　　　　　　　　　　
道路政策の質の向上に資する技術研究開発
2023年04月 - 2026年03月
髙橋翔, 萩原亨, 有村幹治, 浅田拓海, 永田泰浩, 大井元揮, 芝崎拓, 小西信義, 丹治和博, 小松麻美, 槌本陽, 山本郁淳, 内藤利幸, 松田真宜, 高橋歩夢
国土交通省, 本格研究, 新道路技術会議, 研究代表者

冬期の自動運転を支援する道路管理システムに関する研究
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
2019年04月01日 - 2023年03月31日
萩原 亨, 宗廣 一徳, 高橋 翔, 有村 幹治
本研究では交通シミュレーションソフトの VISSIMを用いて、冬期路面を想定したACC制御車の混在が低交通量の交通流に与える影響について明らかにする。最初に、ACC制御車の走行をVISSIMで再現する追従モデルを開発した。次に、フィールド実験におけるACC制御車（追従車）の追従挙動を用いてVISSIMで再現したACC制御車の追従モデルの妥当性を検証した。これらの結果をベースに、冬期路面を想定した長い設定車間時間の影響を検討した。交通流シミュレーションの結果から、ACC制御車の混在率が高く、設定車間時間が長いとき、平均速度・平均旅行時間・平均遅れ時間に大きな影響はない結果となった。ただし、ACC制御車の混在率が高く時間交通量が多い条件で、設定車間時間を長くすると平均遅れ時間が長くなるなど、交通流へ影響する結果となった。
日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 19H02254

冬期の自動運転を支援する道路管理システムに関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
科学研究費補助金(基盤研究(B))
2019年04月 - 2023年03月
萩原 亨
文部科学省, 競争的資金

次世代高精度検索を実現するスーパーマルチモーダル人間情報解析基盤
科学研究費助成事業 基盤研究(B)
2017年04月01日 - 2022年03月31日
長谷山 美紀, 高橋 翔, 小川 貴弘, 畠山 泰貴
【平成30年度の研究実施計画：異種データの関連性に基づき興味推定を高精度化する超グラフ解析技術の開発】
平成30年度の研究では、マルチメディアデータとセンサーデータを同一の特徴空間で互いに比較可能とする超グラフの構築が可能となった。超グラフの解析により、共通の興味を有するユーザとコンテンツを統合的にグルーピングし、コミュニティとして抽出可能とすることで、興味に共通性を有する他ユーザやコンテンツを活用した、興味推定の高精度化を実現した。
具体的には、マルチメディアデータとセンサーデータを同一の特徴空間で互いに比較可能とする超グラフを構築した後、ランダムウォークやHITSアルゴリズム等のグラフ解析法を高度化し、異種データ間の関連性を明らかにする新たな手法を実現した。これにより、共通の興味を有するコンテンツとユーザを統合的にグルーピングし、コミュニティとして抽出することが可能となり、ユーザとコンテンツを同時に活用した興味推定の高精度化が実現された。本年度には、最終年度の実証実験も視野に入れて、検索のための可視化インタフェースの設計に着手する。この際、検索の高精度化のための適合フィードバックを可能とするインタラクティブな可視化インタフェースを構築するとともに、各ユーザの行動履歴やセンサーデータの蓄積を行った。
日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 17H01744

次世代高精度検索を実現するスーパーマルチモーダル人間情報解析基盤　　　　　　　　　　　　　　　
科学研究費補助金(基盤研究(B))
2017年04月 - 2022年03月
長谷山 美紀
文部科学省, 競争的資金

環境や利用者に適応して多様なスポーツのコンテンツを提示する次世代可視化技術の構築
科学研究費助成事業 基盤研究(C)
2017年04月01日 - 2021年03月31日
高橋 翔
スポーツの中でも，特に，複数人が1つのフィールド上で連携して試合を進めるサッカーやラグビー，野球等の競技では, フォーメーションが戦術の重要な要素であり，その分析は，試合内容を理解するために重要である．このため，提案者はこれまでにサッカーや野球の分析データを生成する理論の構築を進めており，本研究課題では，このさらなる高度化と多様化を進めるとともに，利用者のレベルや興味に応じて選手やチームの情報，戦況，さらには戦術の高度な情報までを動的に提示する次世代の可視化技術を構築する． すなわち，本研究では，利用者の「知識レベル」や「観戦・練習の環境」等の多様なデータから，「所望する分析データ」と「利用環境に適応した提示方式」を定める理論を導出し，スポーツの効率的な観戦や教育等を助ける情報提示の基盤技術を構築する．具体的に応募者は，本研究を4年間で計画しており，期間内に次の【フェーズ１】～【フェーズ４】を明らかにする．
【フェーズ１】スポーツの分析データを生成する理論の高度化
【フェーズ２】利用者の環境および操作履歴に基づく分析データ提示の基盤技術構築
【フェーズ３】様々なスポーツ環境・デバイスでの分析データ提示システムの実装
【フェーズ４】競技の枠を超えて適応的に分析データを提示する可視化技術への拡張
平成30年度には，【フェーズ２】を特に進め，「操作履歴や観戦・練習等の利用環境のデータ」と「スポーツの分析データ」との相関を分析する理論を新たに導出し，適応的な分析データの可視化の基礎技術を構築した．具体的には，種々提案されている相関分析の手法や距離計量学習[8]を拡張する新たな手法を導出し，利用者の視線データや検索システムの操作と「分析データ」との関係を分析することで，利用者に適応した提示を可能とした．
日本学術振興会, 基盤研究(C), 北海道大学, 17K00148

自治体による観光情報発信支援のためのサイバーフィジカルデータ解析プラットフォームに関する研究開発　　　　　　　　　　　　　　　
戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)
2018年06月 - 2021年03月
長谷山 美紀
総務省, 競争的資金

環境や利用者に適応して多様なスポーツのコンテンツを提示する次世代可視化技術の構築
科学研究費補助金(基盤研究(C))
2017年04月 - 2021年03月
高橋 翔
文部科学省, 研究代表者, 競争的資金

個人の知識と経験に基づくスポーツコンテンツの動的な提示システムの構築
科学研究費助成事業 若手研究(B)
2014年04月01日 - 2018年03月31日
高橋 翔
本研究では，スポーツの観戦時などに有用なデータをユーザの経験と思考に基づいて提示するシステムを構築するため，放送映像やスタジアムで撮影した映像，インターネットなどで文字データとして公開される実況などのマルチメディアコンテンツとユーザの操作履歴から，パスコースやチーム間の優位度，自動生成される実況など，試合の理解に有用なデータを観戦する場所およびそれぞれのユーザに合わせて提示可能となる手法についての研究を進めた．
日本学術振興会, 若手研究(B), 北海道大学, 研究代表者, 競争的資金, 26730057

映像の意味理解を実現する映像解析手法の確立とその応用に関する研究
科学研究費補助金(特別研究奨励費)
2011年04月 - 2013年03月
高橋 翔
文部科学省, 研究代表者, 競争的資金

映像の意味理解を実現する映像解析手法の確立とその応用に関する研究
科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
2011年 - 2012年
高橋 翔
サッカー映像や野球映像などのスポーツ映像は世界中の人々が関心を持ち,非常に多くの視聴者が存在する.さらに,スポーツ映像はプロやアマチュアを問わずスポーツ教育へ利用されており,非常に重要な映像資料として扱われている.しかしながら,それらのスポーツ映像を視聴者が十分に理解するためには,選手や戦術などに関する知識や経験が要求され,視聴者が映像を視聴可能な時間は限られている.このため,映像を効果的に視聴し,内容を理解することを可能とする技術が必要とされている,そこで,申請者は映像を効果的に視聴可能とする技術の確立のために「高レベル特徴量を用いた映像意味理解に関する映像解析」および「映像解析手法のスポーツ教育への応用」について研究を進めた.
平成24年度は,平成23年度において計画を達成することにより確立された映像意味理解に関する映像解析手法を用い,選手及びチームの技術向上や新たな技術の獲得を目的としたスポーツ教育への応用についての検討を行った,具体的には,平成23年度に実現された類似場面検索を行うことでテレビ放送や個人で撮影された大量のスポーツ映像の中から参考となるプレーや議論の対象となる場面の検索が可能となる手法を提案した.また,平成23年度の成果に基づき,擬似的な試合を効果的にシミュレーションすることを可能とした.以上のように,平成24年度は,映像意味理解に関する映像解析手法のスポーツ教育への応用についての検討を進めた.
日本学術振興会, 特別研究員奨励費, 北海道大学, 11J01938

深層学習によるAI機構を有するARを用いたデータ提示の基礎システム構築　　　　　　　　　　　　　　　
研究助成金
高橋 翔
戸田育英財団, 研究代表者, 競争的資金

路面状態判定装置、路面状態判定システム、車両、路面状態判定方法、及びプログラム　　　　　　　　　　　　　　　
特許権, 岩崎悠志, 高橋翔, 萩原亨, 大廣智則, 株式会社ブリヂストン, 株式会社ネクスコ・エンジニアリング北海道
特願2021-088688, 2021年05月26日
特開2022-181641, 2022年12月08日

路面状態判定装置、路面状態判定システム、車両、路面状態判定方法、及びプログラム　　　　　　　　　　　　　　　
特許権, 岩崎悠志, 高橋翔, 萩原亨, 大廣智則, 株式会社ブリヂストン, 株式会社ネクスコ・エンジニアリング北海道
2021-088683, 2021年05月26日
特開2022-181640, 2022年12月08日

体験記録システム、体験記録方法および体験記録プログラム
特許権, 嶌田 聡, 東野 豪, 長谷山 美紀, 高橋 翔, 日本電信電話株式会社, 国立大学法人北海道大学
特願2012-277957, 2012年12月20日
特開2014-123817, 2014年07月03日
特許第5920785号
2016年04月22日
201603007762337580

映像アノテーション付与装置およびその動作方法
特許権, 嶌田 聡, 長谷山 美紀, 高橋 翔, 日本電信電話株式会社, 国立大学法人北海道大学
特願2011-152899, 2011年07月11日
特開2013-021482, 2013年01月31日
201303058263892263