研究者詳細

顔写真

オオマチ　マサコ
大町　方子
Masako Omachi
所属
大学院工学研究科　通信工学専攻　通信システム工学講座（画像情報通信工学分野）
職名
特任教授（研究）
学位

  • 博士(工学) （東北大学）

学歴 4

  • 東北大学　工学研究科　電気・通信工学

    ～ 1999年

  • 東北大学

    ～ 1999年

  • 東北大学　工学部　通信工学科

    ～ 1994年

  • 東北大学

    ～ 1994年

所属学協会 3

  • 電子情報通信学会

  • Information and Communication Engineers

  • The Institute of Electronics

研究キーワード 2

  • パターン認識

  • Pattern Recognition

研究分野 2

  • 情報通信 / 知能ロボティクス /

  • 情報通信 / 知覚情報処理 /

受賞 3

  1. 電子情報通信学会論文賞

    2012年5月　電子情報通信学会

  2. 石田（實）記念財団奨励賞

    2008年10月

  3. 画像の認識・理解シンポジウム最優秀論文賞（MIRU長尾賞）

    2007年7月

論文 35

  1. Adaptive Large Language Model for Task Orchestration in 6G Space-Air-Ground Integrated Computing Power Networks 国際誌 国際共著 査読有り

    Wang Li, Fengxiao Tang, Ming Zhao, Masako Omachi, Nei Kato

    IEEE Transactions on Network Science and Engineering　13　4847-4862　2026年

    出版者・発行元：

    DOI： 10.1109/tnse.2025.3644352 　

    eISSN：2327-4697 2334-329X

  2. Correlation-Based Data Augmentation for Machine Learning and Its Application to Road Environment Recognition 国際誌

    Shinichiro Omachi, Masako Omachi

    IEEE Transactions on Vehicular Technology　71　(7)　7113-7121　2022年7月

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

    DOI： 10.1109/tvt.2022.3167048 　

    ISSN：0018-9545

    eISSN：1939-9359

  3. A Framework for Estimating Gaze Point Information for Location-Based Services 国際誌

    Junpei Masuho, Tomo Miyazaki, Yoshihiro Sugaya, Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    IEEE Transactions on Vehicular Technology　70　(9)　8468-8477　2021年9月

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

    DOI： 10.1109/tvt.2021.3101932 　

    ISSN：0018-9545

    eISSN：1939-9359

  4. On-Demand Color Calibration for Pedestrian Tracking in Nonoverlapping Fields of View 査読有り

    Yuji Waizumi, Masako Omachi, Kazuyuki Tanaka

    IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL　4　(2)　320-329　2017年4月

    DOI： 10.1109/JIOT.2016.2557814 　

    ISSN：2327-4662

  5. Traffic light detection considering color saturation using in-vehicle stereo camera 査読有り

    Hiroki Moizumi, Yoshihiro Sugaya, Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    Journal of Information Processing　24　(2)　349-357　2016年3月15日

    出版者・発行元： Information Processing Society of Japan

    DOI： 10.2197/ipsjjip.24.349 　

    ISSN：1882-6652 0387-5806

  6. Element-Level Clustering of Feature Vectors Considering Correlations for Analyzing Image Data 査読有り

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    PROCEEDINGS OF 2016 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SEMANTICS, KNOWLEDGE AND GRIDS (SKG)　146-149　2016年

    DOI： 10.1109/SKG.2016.12 　

    ISSN：2325-0623

  7. High speed and high accuracy pre-classification method for OCR: Margin added hashing 査読有り

    Yutaka Katsuyama, Yoshinobu Hotta, Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    IEICE Transactions on Information and Systems　E96-D　(9)　2087-2095　2013年

    出版者・発行元： Institute of Electronics, Information and Communication, Engineers, IEICE

    DOI： 10.1587/transinf.E96.D.2087 　

    ISSN：1745-1361 0916-8532

  8. Pattern Recognition with Gaussian Mixture Models of Marginal Distributions

    大町 方子, 大町 真一郎

    情報・システムソサイエティ誌　17　(3)　14-14　2012年

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    DOI： 10.1587/ieiceissjournal.17.3_14 　

  9. Pattern recognition using boundary data of component distributions 査読有り

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi, Hirotomo Aso, Tsuneo Saito

    COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING　60　(3)　466-472　2011年4月

    DOI： 10.1016/j.cie.2010.08.007 　

    ISSN：0360-8352

  10. Pattern Recognition with Gaussian Mixture Models of Marginal Distributions 査読有り

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS　E94D　(2)　317-324　2011年2月

    DOI： 10.1587/transinf.E94.D.317 　

    ISSN：1745-1361

  11. Novel Confidence Feature Extraction Algorithm Based on Latent Topic Similarity 査読有り

    Wei Chen, Gang Liu, Jun Guo, Shinichiro Omachi, Masako Omachi, Yujing Guo

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS　E93D　(8)　2243-2251　2010年8月

    DOI： 10.1587/transinf.E93.D.2243 　

    ISSN：0916-8532

  12. Detection of Traffic Light Using Structural Information 査読有り

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    2010 IEEE 10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL PROCESSING PROCEEDINGS (ICSP2010), VOLS I-III　809-812　2010年

    DOI： 10.1109/ICOSP.2010.5655932 　

  13. 多項式近似に基づく高速な指定領域でのテンプレートマッチング 査読有り

    大町方子, 大町真一郎

    画像電子学会誌, vol.38, no.5, pp.648-655　38　(5)　648-655　2009年

    DOI： 10.11371/iieej.38.648 　

    ISSN：1348-0316 0285-9831

  14. 色情報とエッジ情報を用いた信号機の高速検出 査読有り

    大町方子, 大町真一郎

    画像電子学会誌, vol.38, no.5, pp.673-679　38　(5)　673-679　2009年

    DOI： 10.11371/iieej.38.673 　

    ISSN：1348-0316 0285-9831

  15. Construction of Multi-Template Dictionary for Pattern Recognition by Decreasing Region Overlaps 査読有り

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi, Hirotomo Aso

    Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan　38　(6)　883-889　2009年

    出版者・発行元： 画像電子学会

    DOI： 10.11371/iieej.38.883 　

    ISSN：1348-0316 0285-9831

  16. Traffic Light Detection with Color and Edge Information 査読有り

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    2009 2ND IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY, VOL 2　284-287　2009年

    DOI： 10.1109/ICCSIT.2009.5234518 　

  17. Fast Two-Dimensional Template Matching with Fixed Aspect Ratio Based on Polynomial Approximation 査読有り

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    PROCEEDINGS OF THE 9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL PROCESSING　757-760　2008年10月

    DOI： 10.1109/ICOSP.2008.4697240 　

  18. 多項式近似を用いた部分空間法による高速画像探索 査読有り

    大町真一郎, 大町方子

    電子情報通信学会論文誌D　J91-D　(6)　1561-1568　2008年6月

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：1880-4535

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    画像探索はパターン認識やコンピュータビジョンにおける重要な課題の一つである.画像の探索には,計算の高速性や頑健性から,画像そのものをテンプレートとして用いるよりも,色ヒストグラムや特徴点等の低次の特徴が用いられることが多い.しかし,低次の特徴では文字等の複雑な画像を探索することは困難である.本論文では,部分空間法に基づいた,テンプレートマッチングによる新しい画像探索の手法を提案する.提案手法は部分空間の基底を多項式で表すことで,この部分空間と入力画像中の部分領域との類似度を,部分領域の幅と高さを変えながら効率良く計算する手法である.手書き数字データベースMNISTを用いた実験を行い,提案手法の有効性を示す.

  19. PARAMETER ESTIMATION OF GAUSSIAN MIXTURE MODEL UTILIZING BOUNDARY DATA 査読有り

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi, Hirotomo Aso, Tsuneo Saito

    PROCEEDINGS OF THE 38TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTERS AND INDUSTRIAL ENGINEERING, VOLS 1-3　291-297　2008年

  20. An approximation method of the quadratic discriminant function and its application to estimation of high-dimensional distribution 査読有り

    Shinichiro Omachi, Masako Omachi, Hirotomo Aso

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS　E90D　(8)　1160-1167　2007年8月

    DOI： 10.1093/ietisy/e90-d.8.1160 　

    ISSN：0916-8532

  21. Fast template matching with polynomials 査読有り

    Shinichiro Omachi, Masako Omachi

    IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING　16　(8)　2139-2149　2007年8月

    DOI： 10.1109/TIP.2007.901243 　

    ISSN：1057-7149

  22. Fast calculation of continuous wavelet transform using polynomial 査読有り

    Masako Omachi, Sinichiro Omachi

    2007 INTERNATIONAL CONFERENCE ON WAVELET ANALYSIS AND PATTERN RECOGNITION, VOLS 1-4, PROCEEDINGS　1688-1691　2007年

    DOI： 10.1109/ICWAPR.2007.4421725 　

  23. Precise estimation of high-dimensional distribution and its application to face recognition 査読有り

    S Omachi, F Sun, H Aso

    PROCEEDINGS OF THE 17TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 1　1　220-223　2004年

    DOI： 10.1109/ICPR.2004.1334063 　

    ISSN：1051-4651

  24. A noise-adaptive discriminant function and its application to blurred machine-printed Kanji recognition 査読有り

    S Omachi, F Sun, H Aso

    IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE　22　(3)　314-319　2000年3月

    DOI： 10.1109/34.841761 　

    ISSN：0162-8828

    eISSN：1939-3539

  25. A new approximation method of the quadratic discriminant function 査読有り

    S Omachi, F Sun, H Aso

    ADVANCES IN PATTERN RECOGNITION　1876　601-610　2000年

    DOI： 10.1007/3-540-44522-6_62 　

    ISSN：0302-9743

  26. Two-stage computational cost reduction algorithm based on Mahalanobis distance approximations 査読有り

    F Sun, S Omachi, N Kato, H Aso, S Kono, T Takagi

    15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOL 2, PROCEEDINGS　2　696-699　2000年

    DOI： 10.1109/ICPR.2000.906170 　

    ISSN：1051-4651

  27. A Discriminant Function for Noisy Pattern Recognition 査読有り

    Shin'ichiro Omachi, Fang Sun, Hirotomo Aso

    Proceedings of The 11th Scandinavian Conference on Image Analysis (SCIA'99), pp.793-800　793-800　1999年6月

  28. 特徴量の分布形状を考慮した高精度文字認識に関する研究

    大町 方子

    東北大学　1999年3月

  29. An Algorithm for Estimating Mixture Destribution of High Dimensional Vectors and Its Application to Character Recognition

    Fang Sun, Shin'ichiro Omachi, Hirotomo Aso

    Proceedings of The 11th Scandinavian Conference on Image Analysis　267-274　1999年

  30. 特徴量の要素の相関を考慮した高速・高精度な識別関数と文字認識への応用 査読有り

    孫方, 大町真一郎, 加藤寧, 阿曽弘具

    電子情報通信学会論文誌D-II　J81-D-II　(9)　2027-2034　1998年9月

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：0915-1923

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    近年手書き文字認識に関する研究が活発に行われ, 高精度な手法が提案されている.しかし, これまでの手法の多くは高い認識率を得るために膨大な計算量を必要とする.高精度な認識システムを構築することができた今, 認識性能を落とさずにいかに計算量を削減するかは文字認識における重要な課題の一つである.一方, パターン認識において, 有効な識別関数は認識性能を大きく左右する重要な要素である.マハラノビス距離はパターン認識における有効な距離尺度であるが, マハラノビス距離を求める際に, 大量の学習データと多くの計算量が必要になるという問題がある.本論文では, 文字認識における特徴ベクトルの各要素間の相関に着目し, マハラノビス距離の近似値を効率的に計算する手法を提案する.これは特徴ベクトルを分割してマハラノビス距離を計算する手法であり, 高い認識性能を保ちながら計算量を削減できる.また, 本手法を用いることで学習に用いるデータ数に制限がある場合も相対的に次元数に対する学習データ数を増やすことが可能になり, データ不足の問題が改善できる.本手法の有効性をETL9Bを用いた認識実験により確認する.

  31. An algorithm for constructing a multi-template dictionary for character recognition considering distribution of feature vectors

    F Sun, S Omachi, H Aso

    FOURTEENTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOLS 1 AND 2　1114-1116　1998年

    DOI： 10.1109/ICPR.1998.711889 　

    ISSN：1051-4651

  32. Precise recognition of blurred Chinese characters by considering change in distribution

    S Omachi, F Sun, H Aso

    SCIA '97 - PROCEEDINGS OF THE 10TH SCANDINAVIAN CONFERENCE ON IMAGE ANALYSIS, VOLS 1 AND 2　501-506　1997年

  33. カテゴリー間分布を考慮した文字認識用マルチテンプレート辞書の構成法 査読有り

    大町真一郎, 孫方, 阿曽 弘具

    電子情報通信学会論文誌D-II　J79-D-II　(9)　1525-1533　1996年9月

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

    ISSN：0915-1923

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    文字認識において辞書のマルチテンプレート化は認識の高精度化の一つの手段であるが,辞書が大きくなり記憶容量・計算時間が増加する.また,同一字種のテンプレートを複数もつことは異なる字種のテンプレート間の距離が近くなることを意味し,逆に誤認識となる字種も現れる等の問題がある.本論文では,これらの問題を解決するための,文字特徴量の分布形状を考慮した辞書作成法について検討する.まず統計的な手法を用いて空間上での文字特徴量の分布状況を調べる.そして,同一字種のサンプルパターンの分布(カテゴリー内分布)と異なる字種のサンプルパターン間の分布(カテゴリー間分布)を考慮することで誤認識が生じ得る状況を推定し,誤認識の可能性のある字種のテンプレート数を増やす操作を繰り返すことで字種ごとにテンプレート数の異なる辞書を人が介在せずに作成する手法(字種適応クラスタリング法)を提案する.本手法により,JIS第1水準の漢字を含む印刷文字を用いた認識実験において,同程度の認識率を得るために必要な辞書のテンプレート数を従来法の40%程度に減少させることができることを示す.

  34. Precise selection of candidates for handwritten character recognition using feature regions

    F Sun, S Omachi, H Aso

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS　E79D　(5)　510-515　1996年5月

    ISSN：0916-8532

  35. 文字特徴量の分布形状を考慮した文字認識用辞書の構成法に関する研究

    大町 方子

    東北大学　1996年3月

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MISC 57

  1. 機械学習を用いた動物の個体識別に関する研究

    尾形 和哉, 大町 方子

    2024年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2024年8月

  2. 機械学習による降雨予測へ向けたラベル付きデータの収集

    鴫原 海風, 大町 方子

    2025年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2025年9月

  3. 領域情報を用いた群衆カウントの有効性検証

    下沢 陽大, 宮崎 智, 大町 方子, 大町 真一郎

    2025年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2025年9月

  4. 密度推定による群衆カウントの高精度化に関する研究

    吉澤 冬真, 大町 方子

    2025年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2025年9月

  5. 連続する雲画像を用いた降雨予測に関する研究

    杉山 直希, 大町 方子

    日本機械学会第 55回 東北学生会 卒業研究発表講演会 講演論文集　2025年3月

  6. 機械学習を用いた異常行動検出モデルの検証

    今井 松慶, 大町 方子

    2024年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2024年8月

  7. 行動認識技術を用いた投球捕球動作の検出

    武田 一輝, 大町 方子

    2024年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2024年8月

  8. 機械学習を用いた群衆カウント手法の環境の差による精度の比較

    下沢 陽大, 大町 方子

    電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2023年9月

  9. 剣道競技における連続技の打突判定手法の提案及び被打突者の動作解析の考察

    飯野 聖樹, 渡邊 隆, 北島 宏之, 大町 方子

    日本機械学会 東北学生会 第53回学生員卒業研究発表講演会　2023年3月

  10. 歩行者との追突事故防止に繋がる信号機無し横断歩道認知のための道路標示検出手法の提案

    赤間 祐仁, 渡邊 隆, 大町 方子

    日本機械学会 東北学生会 第53回学生員卒業研究発表講演会　2023年3月

  11. 機械学習を用いた人物の外見的情報及び装飾品の解析と評価

    笹原 諒, 渡邊 隆, 大町 方子

    日本機械学会 東北学生会 第52回学生員卒業研究発表講演会　2022年3月

  12. 連続技動作中の姿勢に着目した剣道競技者の打突判定手法の提案

    内海 力, 渡邊 隆, 大町 方子

    日本機械学会 東北学生会 第52回学生員卒業研究発表講演会　2022年3月

  13. 瞬間中心を利用したフープ材重ね合わせ法の提案

    穴澤友了, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第51回卒業研究発表講演会　2021年3月

  14. 打突動作中の姿勢に注目した剣道競技者の打突部位判定手法の提案

    速水伸幸, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第51回卒業研究発表講演会　2021年3月

  15. 剣道競技における有効打突自動判定のための竹刀の追跡精度の向上

    菅井太樹, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第50回卒業研究発表講演会　2020年3月

  16. 機械学習を用いた剣道打突判定システムの開発

    横山頼希, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第50回卒業研究発表講演会　2020年3月

  17. 重ね合わせたフープ材の位置ずれ計測法の提案

    服部佑哉, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第49回卒業研究発表講演会　2019年3月

  18. 剣道競技における有効打突自動判定のため交差する竹刀の追跡

    横山亮, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第49回卒業研究発表講演会　2019年3月

  19. 画像処理を用いた剣道の打突部位追跡

    桂島僚一, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第48回学生員卒業研究発表講演会　2018年3月

  20. 画像処理によるハンドジェスチャ認識

    栗原洋平, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第48回学生員卒業研究発表講演会　2018年3月

  21. 閉鎖環境における異常行動検知

    佐藤圭悟, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第47回学生員卒業研究発表講演会　2017年3月

  22. 画像処理を用いた剣道の有効打突判定

    添野文哉, 渡邊隆, 大町方子

    日本機械学会 東北学生会 第47回学生員卒業研究発表講演会　2017年3月

  23. Traffic Light Detection Considering Color Saturation Using In-Vehicle Stereo Camera

    Hiroki Moizumi, Yoshihiro Sugaya, Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    情報処理学会論文誌　57　(3)　2016年3月15日

    ISSN： 1882-7764

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    One of the major causes of traffic accidents according to the statistical report on traffic accidents in Japan is the disregard of traffic lights by drivers. It would be useful if driving support systems could detect and recognize traffic lights and give appropriate information to drivers. Although many studies on intelligent transportation systems have been conducted, the detection of traffic lights using images remains a difficult problem. This is because traffic lights are very small as compared to other objects and there are many objects similar to traffic lights in the road environment. In addition, the pixel colors of traffic lights are easily over-saturated, which renders traffic light detection using color information difficult. The rapid deployment of the new LED traffic lights has led to a new problem. Since LED lights blink at high frequency, if they are captured by a digital video camera, there are frames in which all the traffic lights appear to be turned off. It is impossible to detect traffic lights in these frames by searching the ordinary color of traffic lights. In this paper, we focus on the stable detection of traffic lights, even when they are blinking or when their colors are over-saturated. A method for detecting candidate traffic lights utilizing intensity information together with color information is proposed for handling over-saturated pixels. To exclude candidates that are not traffic lights efficiently, the sizes of the detected candidates are calculated using a stereo image. In addition, we introduce tracking with a Kalman filter to avoid incorrect detection and achieve stable detection of blinking lights. The experimental results using video sequences taken by an in-vehicle stereo camera verify the efficacy of the proposed approaches.\n------------------------------This is a preprint of an article intended for publication Journal ofInformation Processing(JIP). This preprint should not be cited. Thisarticle should be cited as: Journal of Information Processing Vol.24(2016) No.2 (online)DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.24.349------------------------------One of the major causes of traffic accidents according to the statistical report on traffic accidents in Japan is the disregard of traffic lights by drivers. It would be useful if driving support systems could detect and recognize traffic lights and give appropriate information to drivers. Although many studies on intelligent transportation systems have been conducted, the detection of traffic lights using images remains a difficult problem. This is because traffic lights are very small as compared to other objects and there are many objects similar to traffic lights in the road environment. In addition, the pixel colors of traffic lights are easily over-saturated, which renders traffic light detection using color information difficult. The rapid deployment of the new LED traffic lights has led to a new problem. Since LED lights blink at high frequency, if they are captured by a digital video camera, there are frames in which all the traffic lights appear to be turned off. It is impossible to detect traffic lights in these frames by searching the ordinary color of traffic lights. In this paper, we focus on the stable detection of traffic lights, even when they are blinking or when their colors are over-saturated. A method for detecting candidate traffic lights utilizing intensity information together with color information is proposed for handling over-saturated pixels. To exclude candidates that are not traffic lights efficiently, the sizes of the detected candidates are calculated using a stereo image. In addition, we introduce tracking with a Kalman filter to avoid incorrect detection and achieve stable detection of blinking lights. The experimental results using video sequences taken by an in-vehicle stereo camera verify the efficacy of the proposed approaches.\n------------------------------This is a preprint of an article intended for publication Journal ofInformation Processing(JIP). This preprint should not be cited. Thisarticle should be cited as: Journal of Information Processing Vol.24(2016) No.2 (online)DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.24.349------------------------------

  24. Construction of Models for Data Generation Considering Data Distribution 査読有り

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi

    Proceedings of International Conference on Information Technology and Engineering　13-14　2015年8月

  25. ステレオカメラを用いた交通信号灯認識高精度化の実験的検討

    茂泉 拓紀, 菅谷 至寛, 大町 方子, 大町 真一郎

    2013年 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2013)　2013年7月

  26. 色飽和を考慮した交通信号灯検出

    茂泉拓紀, 菅谷至寛, 大町方子, 大町真一郎

    電子情報通信学会2013年総合大会講演論文集　2013年3月

  27. 車載ステレオカメラを用いた色飽和を考慮した交通信号灯認識

    茂泉拓紀, 菅谷至寛, 大町方子, 大町真一郎

    電子情報通信学会技術研究報告　2013年2月

  28. ステレオカメラを使った信号灯認識

    茂泉拓紀, 菅谷至寛, 大町方子, 大町真一郎

    平成24年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　2012年8月

  29. 様々な条件下における交通信号の認識可能性についての実験的考察

    宮川琢磨, 安倍雅幸, 大町方子, 齋藤恒雄, 谷口正成

    計測自動制御学会 東北支部 第254回研究集会　2009年

  30. 色情報に基づく交通信号の認識

    宮川琢磨, 安倍雅幸, 大町方子, 齋藤恒雄

    平成21年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　305　2009年

  31. ハフ変換に基づく信号機の検出と認識

    大町方子, 大町真一郎

    平成21年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　304　2009年

  32. 多項式を用いた画像の近似精度の実験的評価

    大町真一郎, 大町方子

    平成21年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　295　2009年

  33. Image Retrieval with Polynomial

    Shinichiro Omachi, Masako Omachi

    Image Lab　19　(11)　20-24　2008年

  34. 多項式を用いた画像探索 ―多項式を用いた画像の近似と類似度の効率的計算法―

    大町真一郎, 大町方子

    画像ラボ　19　(11)　20-24　2008年

    出版者・発行元： 日本工業出版

    ISSN： 0915-6755

  35. Fast Image Retrieval by Subspace Method with Polynomials

    Shinichiro Omachi, Masako Omachi

    Proceedings of the Meeting on Image Recognition and Understanding 2007　181-188　2007年

  36. 多項式表現を用いた部分空間法による高速画像探索

    大町真一郎, 大町方子

    画像の認識・理解シンポジウム2007論文集　181-188　2007年

  37. Pattern Representation by Functions for Recognition

    Masako Omachi, Shinichiro Omachi, Tsuneo Saito

    IEICE Technical Report　105　(374)　1-6　2005年

  38. マルチメディアコンテンツの静止画への埋め込み

    高橋侑介, 大町方子

    第３回東北地区若手研究者研究発表会　YS-3-53　2005年

  39. 関数を用いた認識のためのパターン表現法

    大町方子, 大町真一郎, 齋藤恒雄

    電子情報通信学会技術研究報告　105　(374)　1-6　2005年

  40. 乱数を用いた安全な電子透かし

    伊藤良二, 大町方子

    第2回東北地区若手研究者研究発表会　YS-2-45　2004年

  41. 任意の大きさの電子透かし画像の埋め込み

    津田 晃, 大町方子

    第2回東北地区若手研究者研究発表会　YS-2-44　2004年

  42. 複数階層への埋め込みによる頑健な電子透かし

    熊谷 徹, 大町方子

    第2回東北地区若手研究者研究発表会　YS-2-43　2004年

  43. 複数画像の電子透かしとその評価に関する研究

    荒川 太, 大町方子

    第1回東北地区若手研究者研究発表会　YS-1-08　2003年

  44. カラー画像の電子透かしに関する研究

    高橋宏紀, 大町方子

    第1回東北地区若手研究者研究発表会　YS-1-07　2003年

  45. 情報処理技術者教育のための制御系解析システムの導入

    家名田敏昭, 井澤義明, 孫 方, 福元剛智, 谷口正成, 高木 相

    平成14年度電気関係学会東北支部連合大会講演論文集　1I-01　2002年

  46. Fast and precise discriminant function considering correlations of elements of feature vectors and its application to character recognition

    Fang Sun, Shin'ichiro Omachi, Nei Kato, Hirotomo Aso

    Systems and Computers in Japan　30　(14)　33-42　1999年12月

    DOI： 10.1002/(SICI)1520-684X(199912)30:14<33::AID-SCJ4>3.0.CO;2-6 　

    ISSN： 0882-1666

  47. Fast and Precise Discriminant Function Considering Correlations of Elements of Feature Vectors and Its Application to Character Recognition

    Fang Sun, Shin'ichiro Omachi, Nei Kato, Hirotomo Aso

    Systems and Computers in Japan　30　(14)　33-42　1999年

    DOI： 10.1002/(SICI)1520-684X(199912)30:14<33::AID-SCJ4>3.0.CO;2-6 　

    ISSN： 0882-1666

  48. An Algorithm for Estimating Mixture Distribution of High Dimensional Vectors And Its Application to Character Recognition

    Fang Sun, Shin'ichiro Omachi, Hirotomo Aso

    IEICE Technical Report　98　(490)　55-62　1998年

  49. A Discriminant Function for Noisy Pattern Recognition and Its Application to Blurred Chinese Character Recognition

    Shin'ichiro Omachi, Fang Sun, Hirotomo Aso

    IEICE Technical Report　97　(558)　69-74　1998年

  50. 高次元ベクトルの混合分布推定の一手法と文字認識への応用

    孫 方, 大町真一郎, 阿曽弘具

    電子情報通信学会技術研究報告　98　(490)　55-62　1998年

  51. 雑音による分布形状の変化を反映した識別関数と低品質文字認識への適用

    大町真一郎, 孫 方, 阿曽弘具

    電子情報通信学会技術研究報告　97　(558)　69-74　1998年

  52. Fast Character Recognition by Dividing Features

    Fang Sun, Shin'ichiro Omachi, Nei Kato, Hirotomo Aso

    IEICE Technical Report　97　(203)　87-94　1997年

  53. 特徴ベクトルの分割による文字認識の高速化

    孫 方, 大町真一郎, 加藤 寧, 阿曽弘具

    電子情報通信学会技術研究報告　97　(203)　87-94　1997年

  54. Precise Selection of Candidates for Handwritten Character Recognition Using Feature Regions

    Fang Sun, Shin'ichiro Omachi, Hirotomo Aso

    IEICE Technical Report　96　(40)　17-24　1996年

  55. 特徴領域の推定による手書き文字認識における高精度候補選出法

    孫方, 大町真一郎, 阿曽弘具

    電子情報通信学会技術研究報告　96　(40)　17-24　1996年

  56. An Algorithm for Construction of Multi-Template Dictionary for Character Recognition Considering Between-Class Variation

    Fang Sun, Shin'ichiro Omachi, Hirotomo Aso

    IEICE Technical Report　94　(51)　41-48　1994年

  57. カテゴリー間分布を考慮した文字認識用辞書のマルチテンプレート化の一手法

    孫方, 大町真一郎, 阿曽弘具

    電子情報通信学会技術研究報告　94　(51)　41-48　1994年

    出版者・発行元： 一般社団法人電子情報通信学会

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    文字認識の高精度化の手法の一つにマルチテンプレート法があるが、辞書のカテゴリー数が大きくなる等の問題点がある。本論文では、認識率を下げずにマルチテンプレート法における認識用辞書の総カテゴリー数を抑えることを目的とする。まず、統計的な手法を用いて空間上での特微量の分布状況を調べる。そして、その結果に基づいて総カテゴリー数を抑えたマルチテンプレートの辞書を人が介在せずに作成する手法を提案する。具体的には、カテゴリー内分布とカテゴリー間分布を考慮し、誤認識の可能性のある字種のカテゴリー数を増やす操作を繰り返すことで、字種ごとにカテゴリー数の異なる辞書を生成する。また、実験によるその有効性を確認する。

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書籍等出版物 1

  1. 画像処理

    大町 方子

    共立出版 全232頁　2014年10月

講演・口頭発表等 13

  1. ハフ変換に基づく信号機の検出と認識

    平成21年度電気関係学会東北支部連合大会　2009年

  2. Traffic Light Detection with Color and Edge Information

    2nd IEEE International Conference on Computer Science and Information Technology (ICCSIT 2009)　2009年

  3. Parameter Estimation of Gaussian Mixture Model Utilizing Boundary Data

    38th International Conference on Computers and Industrial Engineering (CIE 38)　2008年

  4. Fast Two-Dimensional Template Matching with Fixed Aspect Ratio Based on Polynomial Approximation

    9th International Conference on Signal Processing (ICSP '08)　2008年

  5. Fast Calculation of Continuous Wavelet Transform Using Polynomial

    International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition (ICWAPR) 2007　2007年

  6. 関数を用いた認識のためのパターン表現法

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会　2005年

  7. Two-Stage Computational Cost Reduction Algorithm based on Mahalanobis Distance Approximations

    15th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2000)　2000年

  8. An Algorithm for Estimating Mixture Distribution of High Dimensional Vectors And Its Application to Character Recognition

    11th Scandinavian Conference on Image Analysis (SCIA'99)　1999年

  9. 高次元ベクトルの混合分布推定の一手法と文字認識への応用

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会　1998年

  10. An Algorithm for Constructing a Multi-template Dictionary for Character Recognition Considering Distribution of Feature Vectors

    14th International Conference on Pattern Recognition (ICPR'98)　1998年

  11. 特徴ベクトルの分割による文字認識の高速化

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会　1997年

  12. 特徴領域の推定による手書き文字認識における高精度候補選出法

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会　1996年

  13. カテゴリー間分布を考慮した文字認識用辞書のマルチテンプレート化の一手法

    電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会　1994年

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共同研究・競争的資金等の研究課題 10

  1. 環境に応じた画像生成による高精度群衆カウント・人流解析システムの開発

    大町 方子, 大町 真一郎

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Sendai National College of Technology

    2023年4月1日 ～ 2026年3月31日

  2. 重要領域検出による超高圧縮映像符号化技術の開発

    大町 真一郎, 宮崎 智, 大町 方子, 菅谷 至寛

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2020年4月 ～ 2023年3月

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    生成されるデータの量は保存できるストレージの量を超えており、データの重要性の判定は今後ますます重要な技術となる。特に画像データや映像データはデータ量が大きい反面冗長性も高く、重要なデータのみを効率よく保存または伝送する技術はこれらのデータを有効活用する上で極めて重要である。本研究では、画像や映像から重要領域を検出し、画像や映像としての価値や必要な情報を損なわずに高圧縮を実現する技術を開発することを目的としている。 映像の意味を理解することにより重要領域を検出するために、イメージキャプショニングを利用する手法を開発した。すなわち、映像を説明する文章を生成し、文章の意味を解析することにより重要な領域や重要度を推定する。前年度までは主に文章の主語に注目したが、今年度は主語に加え目的語も考慮することでより適切に重要領域を検出する手法を開発した。キャプションの文章と画像の特徴マップを対応させることで重要領域を特定する。そして、既存の画像データセットに重要度の情報を付加したデータセットを構築し、提案手法がどの程度人間の感性と一致しているかを評価した。 一方で、環境中のテキストが人間にとって重要な情報を与えることから、テキストの重要度を判定する手法についても検討を行った。テキストの重要度を表すデータベースを構築し、画像特徴を用いて機械学習によりテキストの重要度を推定する手法を開発した。さらに、テキストの領域は可読性を保証するために特に高い解像度が必要となることを考慮し、可読性を判断する手法についても検討を行った。 また、重要領域の品質を保持したままデータサイズを削減する手法として、画像生成を用いた手法を開発した。重要領域はそのまま残し、それ以外の部分については敵対的生成ネットワークを用いた画像生成の技術で元の画像を復元する。セマンティックマップを活用することで精度を向上させることに成功した。

  3. 機械学習のためのパラメトリック画像生成モデルの構築

    大町 方子, 大町 真一郎

    2019年4月 ～ 2023年3月

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    本研究では、多様かつ解釈性が高い画像生成モデルを開発し、高精度な画像認識を実現することを目的としている。画像を基本要素へ分解する手法、高精細な画像を生成する手法などを要素技術と位置づけ、要素技術を組み合わせることで画像生成モデルを構築する手法を検討した。 画像を基本要素へ分解する手法については、漢字の文字画像を題材とし、その文字がどのような要素の組み合わせで構成されるかを機械学習の手法を用いて判定する手法について引き続き検討を行った。その結果、文字画像の多様な変形に対応するためにはあらかじめ画像をクラスタリングすることが有効であることが分かった。一方で、文字画像を含む一般的な画像を分解する手法については、画素の相関を用いた手法を引き続き検討した。相関の大きい画素どうしをまとめる一種のセグメンテーションにより、いくつかの基本要素に分解できる見通しを得た。 画像生成に関しては、敵対的生成ネットワークを用いた機械学習の手法を検討した。画像のそれぞれの領域が何の領域かという情報を与えることでより高精度に画像を生成する手法を検討した。一方で、機械学習の学習データ生成に用いることを考慮し、計算量の比較的少ないガウス混合関数を用いた統計的手法による画像生成手法についても検討した。 以上の手法を要素技術とし、画像生成モデルのプロトタイプを構築した。計算量を重視し、相関によるセグメンテーションとガウス混合関数を用いた生成モデルを組み合わせることである程度高速かつ高精度な画像生成が可能であることが分かった。構築した画像生成モデルを、道路環境認識のタスクで評価した。公開データセットを用い、道路上の物体の画像を生成することで学習データを増やし、認識精度が向上することを確認した。

  4. 統計的パターン解析と構造的パターン解析を融合した画像データ生成モデルの構築

    大町 方子, 大町 真一郎

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Sendai National College of Technology

    2016年4月 ～ 2020年3月

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    機械学習に用いることのできる画像データを生成するモデルを構築することを目的として研究を行った。その結果、統計的モデル化による手法を提案した。画像から抽出される特徴ベクトルの要素間の相関を利用して画像を分割し、分割された部分ごとにモデル化を行うことで画像データを生成するモデルを構築する。提案手法により妥当なデータを生成できることを確認した。また、平行してニューラルネットワークを用いたデータ生成手法についても検討した。

  5. 視認性を保証する映像の超高圧縮技術の開発

    大町 真一郎, 菅谷 至寛, 宮崎 智, 大町 方子

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2016年4月 ～ 2019年3月

    詳細を見る 詳細を閉じる

    映像の品質を重要な情報の視認性と捉え、映像に応じて映像としての価値や必要な情報を損なわずに超高圧縮を実現する技術を開発した。成果は大きく分けて２つある。１つは重要な領域の検出法であり、視覚的顕著性を利用した手法と、映像の意味を解析してその結果を用いる手法を提案した。もう１つは効率の良い圧縮法であり、スパースコーディングを用いた手法、画像生成技術を応用した手法、超解像を利用した手法を提案した。

  6. 統計的構造解析による画像認識用データの自動構築

    大町 方子, 大町 真一郎

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Sendai National College of Technology

    2013年4月 ～ 2016年3月

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    画像処理や画像認識の分野では、大量データを用いた学習による手法が成果を上げている。しかし、大量で信頼できるデータを収集することは現実的には困難な場合が多い。本研究では、構造的特徴を反映させて画像データを生成するモデルを構築する手法を開発した。画像を構造的特徴に応じて自動的に分割し、構造ごとにモデル化する。そして、各構造のモデルを統合することで全体のモデルを得る。構築されたモデルを活用することにより画像認識の精度が向上することを確認した。

  7. 動画像中の物体検出および符号化のための多項式を用いた時系列マッチング法の開発

    大町 真一郎, 大町 方子

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2012年4月 ～ 2015年3月

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    動画像は情報の正確な伝達手段であり、様々な状況下で効率よく動画像を伝送する方法の開発が望まれている。本研究課題では、動画像中の物体を認識することで重要な領域を高精度に検出し、領域分割の技術と組み合わせることで効率の良い符号化を実現する手法を開発した。実際の動画像を用いて、主観評価及び定量評価により提案手法を総合的に評価し、従来の標準的な手法と比較して有効であることを確認した。

  8. 車載カメラを用いた交通信号の認識と運転支援システムの開発

    大町 方子, 大町 真一郎

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Sendai National College of Technology

    2010年 ～ 2012年

    詳細を見る 詳細を閉じる

    車載ステレオカメラおよびノート型パーソナルコンピュータを用い、自動車に搭載できる信号映像取得システムを構築した。色飽和に対応するため、色情報と明度情報の双方を活用することにより信号灯候補画素を高精度に検出する手法を開発した。さらに視差を利用することで実際の信号機の大きさと矛盾がないような信号機領域を取得する方法を開発した。

  9. 多項式を用いた二次元パターンの表現とその応用

    大町 方子

    2008年 ～ 2009年

    詳細を見る 詳細を閉じる

    本研究課題では、多項式を用いた画像照合による物体探索法について検討している。本年度は、物体探索システムのプロトタイプの構築および実際の物体探索への応用システムの構築を主に行なった。 1. 物体探索システムのプロトタイプの構築 前年度までに検討し、開発したアルゴリズムをもとに、カメラと組み合わせて物体探索システムのプロトタイプを構築した。USB接続によるカメラを用い、ノートパソコン上に実時間で物体探索を行なうことのできるプロトタイプシステムを構築した。本システムは、本研究課題による成果を今後様々な分野へ応用することを検討していく上で重要である。 2. 応用分野の検討 本研究課題により開発した物体探索法の特性を考慮し、応用分野を検討した。本探索法は、比較的単純な形状でありながら画像中での大きさが不明な物体を探索することを最も得意とする。本探索法の応用先として画像を用いた高度道路交通システムを検討し、交通信号の自動検出・認識システムを構築した。評価のための画像や映像を収集し、性能評価を引き続き行なっていく予定である。 3. 幾何学的変形を許容する探索法の検討 3次元空間中の物体をカメラで撮影した場合、回転、拡大・縮小、アフィン変換、射影変換といった様々な幾何学的変換を受ける可能性がある。これらは後ろのものほど自由度が高く、対応することが困難である。本探索法を様々な幾何学的変換に対応する手法を検討し、実験を行なった。この検討も引き続き行なっていく予定である。

  10. 文字認識高精度化のためのマルチテンプレート化手法に関する研究

    孫 方

    2001年 ～ 2002年

    詳細を見る 詳細を閉じる

    文字認識の高精度化のために有効なマルチテンプレートの辞書を作成する手法の開発を目指し、辞書複数化のための新たなクラスタリング手法について検討した。従来クラスタリングとはパターンをその類似性によって分類する目的で行われるものであるが、本研究では同カテゴリー内のパターンを細分化し、他のカテゴリーのパターンと区別できるようなカテゴリーの組にすることが目的であるから、これまで提案されている手法では不適当であると考えられる。検討の結果、パターンの分布を超楕円で近似した場合に誤認識が生じ得る状況を考慮し、誤認識が生じなくなるような分割を行う手法を考案した。 さらに、分割されたパターンの分布を正確に推定し、より認識に適した辞書を構成する手法を検討した。特に、文字認識では学習に利用するサンプルを大量に収集するのが困難であるため、少数のサンプルを用いた場合に正確な推定を行える手法を検討した。その結果、混合正規分布の最尤推定法を基礎とし、近似を導入することにより、推定に要する時間を短縮すると同時に精度を向上させる手法を開発した。 以上の手法を用いて、実際に収集した文字画像を認識する実験を行った。すべてのカテゴリーではなく必要なカテゴリーのパターンのみを分割することにより、従来法と比較して精度が向上すると同時に辞書のサイズを小さくすることが可能となった。さらに、本手法は文字認識以外にも適用することが可能であることから、顔画像の認識にも適用し、有効性を確認した。本研究の成果をまとめ、現在国際会議に投稿中である。

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