越後富夫

J-GLOBALへ         更新日: 17/08/25 14:24
 
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研究者氏名
越後富夫
 
エチゴ トミオ
URL
http://kaken.nii.ac.jp/d/r/80434801.ja.html
所属
大阪電気通信大学
部署
情報工学科
職名
教授
学位
博士(工学)(大阪大学)

研究分野

 
 

経歴

 
2017年8月
 - 
現在
大阪大学 先導的学際研究機構 特任教授
 
2011年4月
 - 
現在
大阪大学 産業科学研究所 招へい教授
 
2006年3月
 - 
現在
大阪電気通信大学 情報工学科 教授
 
2003年6月
 - 
2006年3月
大阪大学 産業科学研究所 客員教授
 
1982年4月
 - 
2003年5月
日本IBM 東京基礎研究所 主任研究員
 

学歴

 
2001年10月
 - 
2003年3月
大阪大学大学院 基礎工学研究科 システム人間系
 
1980年4月
 - 
1982年3月
大阪府立大学大学院  
 
1976年4月
 - 
1980年3月
大阪府立大学 工学部 電気工学科
 

委員歴

 
2010年6月
 - 
2012年5月
情報処理学会  論文誌ジャーナル/JIP編集委員
 
2006年6月
 - 
現在
映像情報メディア学会  編集企画委員
 
2010年6月
 - 
2012年11月
ACM MM2012 実行委員会  現地委員長
 
2004年10月
 - 
2005年7月
画像の認識・理解シンポジウム 実行委員会  インタラクティブセッション委員長
 
2000年4月
 - 
2002年3月
日本ロボット学会  評議員
 

受賞

 
2016年12月
International Workshop on Robust Computer Vision Best poster honorable mention award
 
2016年6月
IAPR International Conference on Biometrics Honorable mention paper award GEINet: View-Invariant Gait Recognition Using a Convolutional Neural Network
 
2015年8月
映像情報メディア学会 論文査読功労賞
 

論文

 
Vu H, Echigo T, Sagawa R, Yagi K, Shiba M, Higuchi K, Arakawa T, Yagi Y
Computers in biology and medicine   39(1) 16-26   2009年1月   [査読有り]
Hai Vu,Tomio Echigo,Yuma Imura,Yukiko Yanagawa,Yasushi Yagi
22nd International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2014, Stockholm, Sweden, August 24-28, 2014   3263-3268   2014年   [査読有り]
Vu H, Echigo T, Sagawa R, Yagi K, Shiba M, Higuchi K, Arakawa T, Yagi Y
Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention   10 775-783   2007年   [査読有り]
Hai Vu,Yukiko Yanagawa,Tomio Echigo,Masatsugu Shiba,Hirotoshi Okazaki,Yasuhiro Fujiwara,Tetsuo Arakawa,Yasushi Yagi
22nd International Conference on Pattern Recognition, ICPR 2014, Stockholm, Sweden, August 24-28, 2014   2721-2726   2014年   [査読有り]
Yukiko Yanagawa,Tomio Echigo,Hai Vu,Hirotoshi Okazaki,Yasuhiro Fujiwara,Tetsuo Arakawa,Yasushi Yagi
9th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, ISBI 2012, May 2-5, 2012, Barcelona, Spain, Proceedings   578-581   2012年   [査読有り]

Misc

 
井村 祐満, 柳川 由紀子, 越後 富夫
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   114(482) 271-276   2015年3月
大内 義成, 山本 泰弘, 越後 富夫
情報処理学会研究報告. CVIM, [コンピュータビジョンとイメージメディア]   2011-CVIM-177(2) 1-8   2011年5月
非熟練医師に対するカプセル内視鏡読影診断支援には,類似画像の診断結果参照が役立つ.しかし,それには被験者毎の小腸の色等の特徴差が優勢になる問題のため,本研究では特異値分解を施し,その結果より個人特徴を表す情報を画像から縮退する.縮退後の画像から推定閾値を用いた類似画像検索によって,異なる被験者間の画像が参照可能であることを評価するため,類似度上位の画像に対する主観評価によって高い類似性が得られることを確認する.
安本 賢司, 越後 富夫
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)   2014(10) 1-6   2014年5月
本研究は,監視カメラにおける人物映像を自動解析するため,移動領域の検出と追跡を行い,同時にその領域の人物判定を行う.使用する映像は,天井付近に設置された広角視野カメラであるため,人物領域のサイズ変動が大きく,HoG 特徴から人物判定を正確に行うのは困難であった.そこで,背景差分を尤度とするパーティクルフィルタを用い,画像内で変化する画素を検出・追跡し,複数フレームで追跡信頼度の高い領域を移動領域とする.また,移動領域はクラスタリング後のパーティクル密度が一定値以上となる矩形によって算出する...
椛島 誠一郎, ハイ ブ, 王 君秋, 越後 富夫, 八木 康史, 八木 敬子, 斯波 奬次, 岡崎 博俊, 藤原 靖弘, 荒川 哲男
電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像   110(364) 5-10   2011年1月
本研究は,カプセル内視鏡映像における病変の画像間追跡を行う.病変の追跡は,映像中での病変出現範囲の推定など,診断の補助に有用である.映像はフレームレートが低いため,明るさの変化が大きく,小腸の収縮により,病変形状が大きく変化するため,病変の特徴量のみを用いてトラッキングすることは困難である.そこで周囲の特徴量を補助的に用いることで病変領域を画像間追跡する.また,周囲の特徴量も病変と同様に,1対1の対応付けが困難であるため,それらを相互補完する形で対応付けを行う.

書籍等出版物

 
越後 富夫, 森島 繁生, 鷲見 和彦, 井岡 幹博, 岩井 儀雄 (担当:共著)
オーム社   2007年12月   ISBN:4274204804

担当経験のある科目

 

競争的資金等の研究課題

 
文部科学省: 科学研究費補助金(基盤研究(C))
研究期間: 2013年 - 2015年    代表者: 越後 富夫
災害時の情報獲得として,カメラを搭載した小型ヘリコプタを用い,重要な視点に誘導して情報を得ることは非常に重要である.動きながら映像を撮影すると,映像だけでなく3次元情報の復元が可能であることが知られている.しかしながら,簡易な模型ヘリコプタに搭載したカメラの映像では,撮影位置に依存したテクスチャを利用しなければ十分な画質が得られない.そこで,仮想視点を選択する毎に最適なテクスチャを選択し,十分な高画質を得ることを目的にした.3次元形状を得る手法として, Structure from Mot...
文部科学省: 科学研究費補助金(基盤研究(C))
研究期間: 2010年 - 2012年    代表者: 越後 富夫
カプセル内視鏡画像で撮影された映像から,小腸内壁に存在する病変を見やすくするため,残留物,照明の影からなる領域画像を小腸内壁から分離することが必要である.そこでまず前処理として色分布の偏りを取り除くため,色ヒストグラムから色分布の分散が最大となる特徴量を大量データから求め,その特徴量を用いる.次に,小腸内壁と定義できる色特徴を教師データとして与え,自己組織化マップを利用した小腸内壁色のクラスタを自動生成し,残留物と照明の影領域を分離した.また,被験者の小腸画像は,色・皺の形状が被験者によっ...
「全方位ビジョンを用いた医療技術の開発」起業家
科学技術振興機構: 平成15年度大学発ベンチャー創出事業
研究期間: 2003年12月 - 2006年3月    代表者: 八木康史