2025/02/14 更新

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アカシ タクヤ
明石 卓也
Takuya Akashi
所属
環境生命自然科学学域 教授
職名
教授
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研究分野

  • 情報通信 / 知覚情報処理

 

論文

  • Interactive Skin Lesion Segmentation Considering Behavioral Preference in Clicking 査読

    Shuofeng Zhao, Chunzhi Gu, Jun Yu, Takuya Akashi, Chao Zhang

    IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering   2024年7月

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Wiley  

    Interactive Medical Image Segmentation (IMIS) aims to improve the accuracy of image segmentation by incorporating human guidance, primarily through click‐based interactions. IMIS for skin lesion segmentation is a challenging task because the edges of lesion regions on the skin are often ambiguous, and training IMIS models requires the generation of pseudo‐clicks to simulate human clicks. Most previous methods generate pseudo‐clicks by sampling from the entire mis‐segmented region. However, such clicks are inconsistent with human behavior, resulting in performance degradation, particularly for skin lesion segmentation. In this study, we address this issue by integrating human preference into the process of generating pseudo clicks to train the segmentation model, which is simple yet effective. Specifically, through a user study, we find that people are more inclined to click on larger mis‐segmented regions during interactive segmentation. Inspired by this, a roulette selection strategy is used to generate the pseudo‐clicks based on the area of the mis‐segmented subregions. Our proposed method, BehaviorClick, can be easily integrated with existing interactive segmentation models to improve the performance. The accuracy improvement on four dermoscopic datasets under six state‐of‐the‐art interactive segmentation methods is confirmed, which demonstrates the generalizability and effectiveness of our approach. © 2024 Institute of Electrical Engineers of Japan and Wiley Periodicals LLC.

    DOI: 10.1002/tee.24172

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  • TriClick: Interactive Dermoscopic Image Segmentation with Triangle Map 査読

    Shuofeng Zhao, Chunzhi Gu, Jun Yu, Takuya Akashi, Chao Zhang

    IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering   2024年2月

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Wiley  

    Lesion segmentation is a fundamental task that has been widely studied in biomedicine. State‐of‐the‐art methods still struggle with the inherent challenges of dermoscopic images such as uncertain boundaries or severe occlusion. In this study, we argue that this task can be better resolved by introducing user interaction and proposing a deep interactive framework for lesion segmentation. Our method is designed to best reflect user expertise to iteratively refine the segmentation results. In each iteration, professional users are expected to click three points on the boundary of the lesion to encourage the network to update the previous round of the segmentation result. To best exploit the clues from the interaction, we explore a novel encoding strategy by producing a triangle map whose vertices are the three clicked points. Owing to the strong guidance within such triangle maps, our method can outperform state‐of‐the‐art methods with baseline segmentation backbones. Extensive experimental results and ablation studies on three commonly used lesion segmentation data sets demonstrated the effectiveness of our method in terms of segmentation accuracy and encoding effectiveness. © 2024 The Authors. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering published by Institute of Electrical Engineer of Japan and Wiley Periodicals LLC.

    DOI: 10.1002/tee.24020

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  • Systematic Face Pareidolia Generation Method Using Cycle‐Consistent Adversarial Networks 査読

    Yoshitaka Endo, Rinka Asanuma, Shinsuke Shimojo, Takuya Akashi

    IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering   19 ( 4 )   535 - 541   2024年1月

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Wiley  

    Pareidolia is a psychological tendency of perceiving a face in non‐face stimulus. As a majority of people globally experience this tendency, it has been extensively studied and measured in terms of tendencies, such as frequencies. However, no study has investigated the systematic manipulation of stimulus owing to the lack of a systematic image‐generation method. Therefore, herein, we generated face pareidolia stimuli using a face data set with annotated data. We employed cycle‐consistent adversarial networks (CycleGAN), an image‐to‐image‐style translation framework, to generate stimuli for translating natural‐image styles from face images. We manipulated the weight of the cycle‐consistency loss in the CycleGAN via an experiment to evaluate the image generated using the CycleGAN. Thus, we found that the weight value of the evaluation experiment correlated with the pareidolia‐inducing power when the preprocessing of the face data set was applied to the blur process. As a result, we achieved to systematically generate pareidolia stimuli. © 2024 The Authors. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering published by Institute of Electrical Engineer of Japan and Wiley Periodicals LLC.

    DOI: 10.1002/tee.23997

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  • Saury Sensing for Packaging 査読

    Min Zou, Mengbo You, Yoichi Kageyama, Takuya Akashi

    IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering   18 ( 5 )   771 - 780   2023年5月

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    Detecting damages on the body of the saury is important for packaging in the fisheries industry. Moreover, the appearance of a fish is important in fisheries. Fish damage detection relies on manual assembly lines, which are labor-intensive and time-consuming. This paper proposes a novel saury damage detection method that automatically localizes the saury body region, determines the head-tail orientation, and detects damaged parts from the body region. We collected a saury image dataset for training and built a simple naive convolutional neural network (CNN) model without transfer learning for damage discrimination. Seven evaluation metrics, such as accuracy, F1-score, Area under the ROC curve (AUC), and prediction time, were comprehensively considered to select the optimal parameter configuration including the number of layers, number of filters, filter size, and input image size. We also utilized the transfer learning of eight pretrained CNN models to classify the saury into two categories for damage discrimination. Inception-v3 and ResNet-101 achieved the highest accuracy of (Formula presented.) for damage discrimination. Through extensive experiments and discussion of the results, this paper presents clear guidance for choosing pretrained networks for transfer learning in damage detection tasks. © 2023 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by Wiley Periodicals LLC.

    DOI: 10.1002/tee.23776

    Scopus

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  • PMSSC: Parallelizable multi-subset based self-expressive model for subspace clustering 査読

    Katsuya Hotta, Takuya Akashi, Shogo Tokai, Chao Zhang

    Computational Visual Media   9 ( 3 )   479 - 494   2023年3月

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Springer Science and Business Media LLC  

    Subspace clustering methods which embrace a self-expressive model that represents each data point as a linear combination of other data points in the dataset provide powerful unsupervised learning techniques. However, when dealing with large datasets, representation of each data point by referring to all data points via a dictionary suffers from high computational complexity. To alleviate this issue, we introduce a parallelizable multi-subset based self-expressive model (PMS) which represents each data point by combining multiple subsets, with each consisting of only a small proportion of the samples. The adoption of PMS in subspace clustering (PMSSC) leads to computational advantages because the optimization problems decomposed over each subset are small, and can be solved efficiently in parallel. Furthermore, PMSSC is able to combine multiple self-expressive coefficient vectors obtained from subsets, which contributes to an improvement in self-expressiveness. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets show the efficiency and effectiveness of our approach in comparison to other methods.

    DOI: 10.1007/s41095-022-0293-5

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    その他リンク: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s41095-022-0293-5.pdf

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書籍等出版物

  • 画像センシングのしくみと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書

    青木, 義満, 明石, 卓也, 大橋, 剛介, 片岡, 裕雄, 杉本, 麻樹, 竹内, 渉, 戸田, 真志, 中嶋, 航大, 門馬, 英一郎, 山田, 亮佑, 輿水, 大和

    技術評論社  2023年6月  ( ISBN:9784297135577

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    総ページ数:239p   記述言語:日本語

    CiNii Books

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MISC

  • 既存の顔検出器における顔パレイドリアの誘発に関する研究 査読

    浅沼凜果,遠藤良峻,明石卓也

    2024年11月

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  • 画像化された生体信号を用いた深層学習による小児の睡眠段階の自動推定 査読

    高橋涼音,藤森一真,深澤瑞基,遠藤 良峻,荒畑幸絵,明石卓也

    2024年9月

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  • 手の骨格情報と音情報を組み合わせた転移学習によるギターコード分類 査読

    相田春樹,鈴木直揮,遠藤良峻,明石卓也

    2024年9月

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  • 機械学習を用いた投球種別予測における使用データの検討 査読

    相内飛向,深澤瑞基,明石卓也

    2024年9月

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  • 輝度補正画像を活用したピアノ鍵盤押下動作抽出,iMec2024 第29回知能メカトロニクスワークショップ2024 査読

    笹本諒,遠藤 良峻,浅沼 凜果,明石 卓也

    2024年9月

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受賞

  • Best paper Award

    2021年9月   一般社団法人 産業応用工学会  

    Jing Zhang, Yoshitaka Endo, Yu Yamamoto, Akiyoshi Ito, Hirokazu Oosawa, Kazuaki Fukushima, Takuya Akashi

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  • Best Presentation Award

    2018年9月   The 6th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2018   Merging Scored Bounding Boxes with Gaussian Mixture Model for Object Detection

    Chunzhi Gu, Takuya Akashi, Takuya Akashi, Chao Zhang

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

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  • Best Student Paper Award

    2014年8月   The 2nd International Conference on Intelligent Systems and Image Processing ICISIP2014   Face Tracking with Protection of the Privacy using Color Histogram and Evolutionary Video Processing

    Daichi Oikawa, Junya Sato, Takuya Akashi

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

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  • Best Poster Awards

    2013年10月   2013 International Conference on Cyberworlds   Sensing of Traffic flow in Real World for Reconstruction in VR

    Guo Tian, Takuya Akashi

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

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  • 優秀発表賞

    2013年7月   平成25年度4校学術交流会(弘前大学理工学研究科・岩手大学工学部・一関工業高等専門学校・八戸工業高等専門学校)   立方体の特性と進化的手法を利用した実世界における立方体の姿勢推定

    日山一樹, 明石卓也

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    受賞区分:国内学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

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共同研究・競争的資金等の研究

  • 後付け再構成や来歴を導入した認知発達AIに関する基礎研究

    研究課題/領域番号:22K11547  2022年04月 - 2025年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    明石 卓也

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    配分額:4030000円 ( 直接経費:3100000円 、 間接経費:930000円 )

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  • 深層学習の効率を高める進化的敵対学習と時間的特徴量の有効利用に関する研究

    研究課題/領域番号:19K11515  2019年04月 - 2023年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    明石 卓也

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    配分額:4420000円 ( 直接経費:3400000円 、 間接経費:1020000円 )

    本申請では,人工知能のひとつである深層学習において,行動を認知するための人間の脳の仕組みを実現することを目的とする.また,ニューロサイエンス・行動科学分野への大量データ自動解析のツールを提供すると共に,脳の機能の理解に貢献し,機械学習・画像認識の性能飛躍的向上の,一石二鳥以上を狙う.
    人間の脳では,対象物体の動き方の情報を利用して行動を認知している.つまり,空間的特徴量だけではなく,時間的な変化の仕方(時間的特徴量)を学習していると考えられる.そのため,遺伝的アルゴリズムのような進化的手法と敵対学習の組み合わせや,空間的特徴量と時間的特徴量の融合に取り組み,ニューロサイエンス分野の研究協力者と議論し,新たな深層学習のスキームを提案する.
    1年度目では、主な成果として3D Point Cloud Retrieval With Bidirectional Feature Matchという新たな3次元点群の特徴量マッチング手法を提案し,ジャーナル論文として発表することができた.
    2年度目は主として1年度目で収集したデータを用いて実際に特徴量をマッチングする新たなスキームについて検討した.さらに,人間の頭部の検出方法について,深層学習およびTransfer Learningを用いた新たな手法を提案し,ジャーナル論文として発表することができた.さらに,10月以降において,深層学習における時間的特徴量の利用方法について本格的な検討を進めており,動画像ビッグデータの生成法に関する検討も始めた.
    3年度目では,2年目度の研究をさらに発展させ、部分的に遮蔽された頭部の検出に関するジャーナル論文を発表した.また,スポーツ分野における行動・戦略・意図・チームワーク(対人協調)などの精緻な分類,解析方法に応用可能な,空間特徴量と時間特徴量の融合技術の検討を進め,成果をジャーナル論文として投稿中である.また,認知心理学に関連する国際会議において発表予定である.

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  • 行動解析・推定システムのためのビッグデータ取得方法に関する研究(国際共同研究強化)

    研究課題/領域番号:16KK0069  2017年 - 2019年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  国際共同研究加速基金(国際共同研究強化)

    明石 卓也

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    配分額:14430000円 ( 直接経費:11100000円 、 間接経費:3330000円 )

    本研究はコンピュータビジョン分野とニューロサイエンス分野の学際的な国際共同研究であり,大きく以下の3つの成果を得た。1. 人間姿勢データベースから特定の姿勢を手掛かりとして目的の姿勢を効率よく発見する手法の確立.2. 音声と画像という異なるデータを効率よく組み合わせて学習する新しい人工知能のフレームワークの確立.3. 自発的なリズム / テンポ生成の欠陥を計測でき,単純かつ客観的な診断ツールになりえる新たな行動実験パラダイムと脳波計測パラダイムの確立.1と2の成果について,ニューロサイエンス分野からの知見を活かした成果である.また,1と3についてはスポーツ科学分野に応用可能な研究成果である.

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  • 非接触・非侵襲ビッグデータによるスポーツ動作解析・推定システムの最適化技術の確立

    研究課題/領域番号:16K01647  2016年04月 - 2020年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    明石 卓也, 張 潮

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    配分額:4680000円 ( 直接経費:3600000円 、 間接経費:1080000円 )

    以前より積み重ねてきた非接触・非侵襲なセンシング等によって得られるビックデータを精査し,データの抽出方法,加工方法,寄与度等を自動決定するフレームワークの確立することにより,アスリートの育成のための,より高度な教育基盤の構築やチームワーク解析など先進的なスポーツ科学分野における,ビックデータの利用を目指している.新たな姿勢推定手法の確立、音声と画像といった異なるデータを用いたマルチモーダル深層学習フレームワークの確立、ニューロサイエンス分野における自発的な脳のリズムの存在の発見、運動障害を症状とする病気の診断ツールへ応用が可能となるタッピング周波数分析パラダイムの確立といった研究成果を得た.

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  • オペレータやアスリートに負担のない非接触かつ非侵襲な3次元動作解析システムの研究

    研究課題/領域番号:26750260  2014年04月 - 2016年03月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    明石 卓也

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    配分額:3640000円 ( 直接経費:2800000円 、 間接経費:840000円 )

    これまでに、マーカーを使用しない頭部などの特徴領域追跡に成功しているが、屋外の実環境下における検証や動作の解析には至っておらず、2D空間における処理に留まっていた.本申請では、特殊カメラ、大量のカメラ、マーカー、特殊スーツ等を使用せず、使用環境を選ばない『3次元空間における先進的かつ実用的な動作解析システム』のための基礎技術の確立を目的とした.1年目では,実環境下における検証を行い,2年目にはベイズの定理に基づいたナイーブベイズ分類器とクラスタリング技術による2Dスケルトンからの3次元姿勢推定手法を提案した.また,検証用のアノテーションデータが付与されたデータベースを構築した.

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担当授業科目

  • オブジェクト指向言語 (2024年度) 第4学期  - 水1~2,金1~2

  • オブジェクト指向言語 (2024年度) 第4学期  - 水1~2,金1~2

  • パターン情報学特別演習 (2024年度) 通年  - その他

  • 人工知能と認知モデル (2024年度) 前期  - その他

  • 工学安全教育 (2024年度) 第3学期  - 金5~6

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