玉木 徹 (タマキ トオル)

TAMAKI Toru

写真a

所属学科・専攻等

情報工学教育類 / メディア情報分野
情報工学専攻 / メディア情報分野

職名

教授

ホームページ

https://sites.google.com/nitech.jp/tamaki-lab/

研究分野・キーワード

コンピュータビジョン,画像認識

取得学位

  • 名古屋大学 -  博士(工学)

学外略歴

  • 2001年04月
    -
    2005年09月

      新潟大学   助手

  • 2004年04月
    -
    2005年09月

      放送大学   新潟学習センター   助教授

  • 2005年10月
    -
    2020年10月

      広島大学   准教授

  • 2015年05月
    -
    2016年01月

      ESIEE Paris, France   研究員

所属学会・委員会

  • 1996年10月
    -
    継続中

    電子情報通信学会

  • 2005年06月
    -
    継続中

    情報処理学会

  • 2002年03月
    -
    継続中

    IEEE

専門分野(科研費分類)

  • 知覚情報処理

 

学位論文

論文

  • Localization of Flying Bats from Multichannel Audio Signals by Estimating Location Map with Convolutional Neural Networks

    Kazuki Fujimori, Bisser Raytchev, Kazufumi Kaneda, Yasufumi Yamada, Yu Teshima, Emyo Fujioka, Shizuko Hiryu, and Toru Tamaki

    Journal of Robotics and Mechatronics ( Fuji Technology Press Ltd )  33 ( 3 ) 515 - 525   2021年06月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

    We propose a method that uses ultrasound audio signals from a multichannel microphone array to estimate the positions of flying bats. The proposed model uses a deep convolutional neural network that takes multichannel signals as input and outputs the probability maps of the locations of bats. We present experimental results using two ultrasound audio clips of different bat species and show numerical simulations with synthetically generated sounds.

  • A Hardware Implementation on Customizable Embedded DSP Core for Colorectal Tumor Classification with Endoscopic Video toward Real-Time Computer-Aided Diagnosis System

    Masayuki ODAGAWA, Takumi OKAMOTO, Tetsushi KOIDE, Toru TAMAKI, Bisser RAYTCHEV, Kazufumi KANEDA, Shigeto YOSHIDA, Hiroshi MIENO, Shinji TANAKA, Takayuki SUGAWARA, Hiroshi TOISHI, Masayuki TSUJI, Nobuo TAMBA

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences ( IEICE )  E104-A ( 4 ) 691 - 701   2021年04月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

    In this paper, we present a hardware implementation of a colorectal cancer diagnosis support system using a colorectal endoscopic video image on customizable embedded DSP. In an endoscopic video image, color shift, blurring or reflection of light occurs in a lesion area, which affects the discrimination result by a computer. Therefore, in order to identify lesions with high robustness and stable classification to these images specific to video frame, we implement a computer-aided diagnosis (CAD) system for colorectal endoscopic images with Narrow Band Imaging (NBI) magnification with the Convolutional Neural Network (CNN) feature and Support Vector Machine (SVM) classification. Since CNN and SVM need to perform many multiplication and accumulation (MAC) operations, we implement the proposed hardware system on a customizable embedded DSP, which can realize at high speed MAC operations and parallel processing with Very Long Instruction Word (VLIW). Before implementing to the customizable embedded DSP, we profile and analyze processing cycles of the CAD system and optimize the bottlenecks. We show the effectiveness of the real-time diagnosis support system on the embedded system for endoscopic video images. The prototyped system demonstrated real-time processing on video frame rate (over 30fps @ 200MHz) and more than 90% accuracy.

  • 表面下散乱を考慮した蛍光現象のスペクトラルレンダリング

    釘田尚弥, 金田和文, ライチェフビセル, 玉木徹

    芸術科学会論文誌   20 ( 1 ) 30 - 39   2021年03月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

    波長依存性の高い蛍光現象を表現するためには光のスペクトルを考慮してレンダリングを行う必要がある.さらに,蛍光物質を含有した半透明媒質では表面下散乱を考慮した蛍光現象のレンダリングが必要となる.本論文では大域照明環境下における表面下散乱を考慮した蛍光現象のスペクトラルレンダリング手法を提案する.提案手法では,蛍光現象の物理的特性に基づきPPPM(確率的漸進的フォトンマッピング)法を用いてレンダリングを行う.光の成分を蛍光,単散乱光,多重散乱光の3成分に分けてフォトンマップに格納することにより,表面下での光の散乱・吸収を考慮した蛍光現象を表示する.計算効率化と表面下からの光の出射点を確率的に決定するために新たにフォトンパワーテーブルを導入する.提案手法を用いて蛍光物質を含有した半透明媒質をレンダリングし,その有用性を示す.

  • Rephrasing visual questions by specifying the entropy of the answer distribution

    Kento Terao, Toru Tamaki, Bisser Raytchev, Kazufumi Kaneda, Shin’Ichi Satoh

    IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems ( IEICE )  E103-D ( 11 ) 2362 - 2370   2020年11月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • An Entropy Clustering Approach for Assessing Visual Question Difficulty

    Kento Terao, Toru Tamaki, Bisser Raytchev, Kazufumi Kaneda, Shin'ichi Satoh

    IEEE Access ( IEEE )  8   180633 - 180645   2020年09月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

著書

  • Biomedical Engineering

    Tetsushi Koide, Toru Tamaki, Shigeto Yoshida, and Shinji Tanaka (担当: 共著 , 担当範囲: A Hierarchical Type Segmentation Hardware for Colorectal Endoscopic Images with Narrow Band Imaging Magnification )

    Jenny Stanford Publishing  2021年11月 ISBN: 9789814877633

    Several developed countries are facing serious problems in medical environments owing to the aging society, and extension of healthy lifetime has become a big challenge. Biomedical engineering, in addition to life sciences and medicine, can help tackle these problems. Innovative technologies concerning minimally invasive treatment, prognosis and early diagnosis, point-of-care testing, regenerative medicine, and personalized medicine need to be developed to realize a healthy aging society.

    This book presents cutting-edge research in biomedical engineering from materials, devices, imaging, and information perspectives. The contributors are senior members of the Research Center for Biomedical Engineering, supported by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology, Japan. All chapters are results of collaborative research in engineering and life sciences and cover nanotechnology, materials, optical sensing technology, imaging technology, image processing technology, and biomechanics, all of which are important areas in biomedical engineering. The book will be a useful resource for researchers, students, and readers who are interested in biomedical engineering.

  • スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学

    玉木徹 (担当: 単訳 )

    講談社  2021年03月 ISBN: 978-4-06-516196-8

  • 人工知能学大事典

    人工知能学会 編 (担当: 分担執筆 , 担当範囲: 9-3 パターン認識・理解(グラフィカルモデル) )

    共立出版  2017年07月 ISBN: 978-4-320-12420-2

  • Pythonで体験するベイズ推論 : PyMCによるMCMC入門

    Davidson-Pilon Cameron, 玉木 徹 (担当: 単訳 )

    森北出版  2017年 ISBN: 9784627077911

  • スパースモデリング : l1/l0ノルム最小化の基礎理論と画像処理への応用

    Elad Michael, 玉木 徹 (担当: 単訳 )

    共立出版  2016年 ISBN: 9784320123946

  • コンピュータビジョン : アルゴリズムと応用

    Szeliski Richard, 玉木 徹 (担当: 共訳 )

    共立出版  2013年 ISBN: 9784320123281

  • WideStudioオフィシャルプログラミングガイド : C/C++で作るデスクトップアプリケーション : Powered by free development tools

    平林 俊一, 玉木 徹 (担当: 共著 )

    毎日コミュニケーションズ  2003年 ISBN: 4839909644

総説・解説記事

  • 移動軌跡のデータサイエンス

    玉木徹

    生物の科学 遺伝 ( 株式会社エヌ・ティー・エス )  74 ( 2 ) 236 - 240   2020年03月  [依頼有り]

    総説・解説(商業誌)   単著

研究発表

  • Estimating the number of Table Tennis Rallies in a Match Video

    Shoma Kato, Akira Kito, Toru Tamaki, Hiroaki Sawano

    International Workshop on Advanced Image Technology 2022 (IWAIT 2022)  2022年01月  -  2022年01月 

  • On the Instability of Unsupervised Domain Adaptation with ADDA

    Kazuki Omi, Toru Tamaki

    International Workshop on Advanced Image Technology 2022 (IWAIT 2022)  2022年01月  -  2022年01月 

  • 深層学習を用いた映像解析

    玉木徹  [招待有り]

    第2回多結晶材料情報学応用技術研究会  (オンライン)  2021年09月  -  2021年09月  (公財)科学技術交流財団

  • 弱教師ありのアクション区間検出のためのプロトタイプを用いた説明可能なネットワーク

    丸山虎実輝, Bisser Raytchev, 金田和文, 玉木 徹

    第24回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2021)  (オンライン)  2021年07月  -  2021年07月  情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会

  • 動作認識のための時空間特徴における時間的相互作用

    藤井渉, Bisser Raytchev, 金田和文, 玉木徹

    第24回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2021)  (オンライン)  2021年07月  -  2021年07月  情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会

  • 深層学習を用いたJNET分類に基づく大腸内視鏡画像診断支援の一手法

    道田 竜一、片山 大輔、井櫻 星二、呉 泳飛、小出 哲士、玉木 徹、吉田 成人、三重 野寛、岡本 由貴、田中 信治

    第27回画像センシングシンポジウム(SSII2021)  (オンライン)  2021年06月  -  2021年06月  画像センシング技術研究会

  • 深層学習を用いたNICE分類に基づく大腸内視鏡画像診断支援の一手法

    片山 大輔、道田 竜一、井櫻 星二、小出 哲士、玉木 徹、吉田 成人、三重 野寛、岡本 由貴、田中 信治、呉 泳飛

    第27回画像センシングシンポジウム(SSII2021)  (オンライン)  2021年06月  -  2021年06月  画像センシング技術研究会

  • p-TSM: Learning to shift temporal features point-wise for action recognition

    Wataru Fuji, Bisser Raytchev, Kazufumi Kaneda and Toru Tamaki

    The International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV2021)  (online)  2021年02月  -  2021年02月 

  • Weakly supervised temporal action localization with additional sub networks for local spatial information

    Komiki Maruyama, Bisser Raytchev, Kazufumi Kaneda and Toru Tamaki

    The International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV2021)  (online)  2021年02月  -  2021年02月 

  • Weakly supervised temporal action localization with spatial information

    丸山虎実輝, 玉木徹, Bisser Raychev, 金田和文

    第23回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2020)  (オンライン)  2020年08月  -  2020年08月  電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

全件表示 >>

工業所有権

学術関係受賞

  • 電子情報通信学会情報・システムソサイエティ功労賞

    2021年06月28日   電子情報通信学会情報・システムソサイエティ  

    受賞者:  玉木徹

  • 2020年度IPSJ-CGVI優秀研究発表賞

    2021年06月25日   情報処理学会コンピュータグラフィックスとビジュアル情報学研究発表会   スペクトル類似度を考慮した深層学習によるRGB画像からスペクトル画像への変換手法  

    受賞者:  坂本真啓, 金田和文, 玉木徹, Bisser Raytchev

  • 平成17年度金森奨励賞

    2006年06月   医用画像情報学会  

    受賞者:  玉木徹

  • 平成11年度学生奨励賞

    1999年11月   電子情報通信学会東海支部  

    受賞者:  玉木徹

科研費(文科省・学振)獲得実績

  • 消化管内視鏡画像解析の客観的指標に基づくリアルタイム診断支援システムの開発

    基盤研究(B)

    研究期間:  2020年04月  -  2023年03月  代表者:  玉木 徹

  • 消化管内視鏡画像解析による客観的指標の構築と汎用診断支援システムの開発

    基盤研究(B)

    研究期間:  2017年04月  -  2020年03月  代表者:  玉木 徹

    平成30年度は、これまでに開発している大腸NBI拡大内視鏡画像のためのリアルタイム診断支援ハードウェアをベースシステムとして、非拡大画像と高精細画像をリアルタイム処理が可能なアーキテクチャを開発することを目指した。具体的には、以下のコア技術を開発し、検証により改善を行った。
    まず、局所・大域特徴量を融合した特徴抽出手法の開発を行った。非拡大画像や高精細画像では、識別領域が広範囲に及ぶため、これまでに開発しているDSIFTによる局所特徴のみでは、識別がうまく行かない場合がある。そこで,広範囲の病変部位等の構造に着目した大域特徴を抽出することが可能なCNNによる特徴抽出する方式を開発した。提案手法では、一般物体検出のためのImageNet画像データベースで学習済みのCNNとしてAlexNetを特徴抽出器として使用し、内視鏡画像に適用することで多次元の特徴ベクトルの抽出を可能とした。そして得られた特徴量を使用して、SVMによる病理タイプ分類を行う手法を開発した。
    開発したCNN特徴とSVM分類を適用した診断支援システムをカスタマイザブルなDSPコアであるTensilica Vision P6 DSPコアに実装し、ソフトウェアとハードウェアの観点から評価・検証を行った。特に本研究では、内視鏡の動画像処理に向けたシステムの処理性能の改善のために、システム全体の処理サイクル数のプロファイリングを行い、改善の影響が大きい処理の特定し、その改良を行った。その結果改良前と比較して処理サイクル数を70%削減することができ、200 MHzでシステムを動作させた場合に約41 fpsのフレームレートを実現することが可能となり、入出力処理のシステムオーバヘッドを加味してもリアルタイム処理が実現可能であることを示すことができた。

  • 生物ナビゲーションのシステム科学(総括班)

    新学術領域研究(研究領域提案型)

    研究期間:  2016年06月  -  2021年03月  代表者:  玉木 徹

    領域運営協議:計画研究代表者による領域運営会議を開催し、領域全体としての計画や実施方法などに関して議論した。
    技術的支援:A01制御工学:橋本G、前川G、依田Gの共同研究を支援し、イベント駆動型防水ログボットによるデータ収集を行った。A02データ科学:竹内 G、前川Gと依田G、飛龍G、高橋G、小川G、木村Gの共同研究を支援し、海鳥、線虫、コオロギなどの動物のナビゲーション解析が可能な機械学習プログラムを開発し、これらの成果は論文として発表済み、あるいは投稿中である。
    融合的若手研究者育成支援:領域の共通技術に関して統計解析相談会,イベント駆動型ログボット講習会,深層学習による軌跡分析ツール講習会,無線マイコン講習会、若手横断合宿を実施した。
    各分野の学会への組織的な展開:本領域の融合研究のための体制を領域外の関連分野研究者にも広げるため、下記の企画を実施した。領域主催国際シンポジウム(International Symposium on Systems Science of Bio-Navigation 2018@同志社大)、国際会議(HCII2018招待セッション@米国、BiRD2019@京都国際会館)および国内学会(日本動物学会公募シンポジウム「システム科学的アプローチで迫る動物ナビゲーション」(北海道胆振東部地震により大会中止)、日本生態学会シンポジウム「生物移動に対する新たな挑戦」2019年3月19日@神戸)における企画セッションの運営、各学会論文誌・学会誌における連載・特集号(3件:日本ロボット学会誌、生物の科学遺伝、Advanced Robotics)。
    広報活動:領域からの研究成果および上項目での分野融合的な取り組みの成果を、領域ウェブ、フェイスブック、ツイッターで発表した。また、サイエンスカフェ、テレビ報道などのアウトリーチ活動を行った。

  • ナビゲーションにおける画像情報分析基盤の整備とヒトの行動分類

    新学術領域研究(研究領域提案型)

    研究期間:  2016年06月  -  2021年03月  代表者:  玉木 徹

    本研究では,本計画班の構成員が開発してきた最先端の映像認識技術に立脚し,野生動物やペットなどに装着したカメラから得られた映像や,人間が撮影した映 像など,これまでの映像認識技術では処理が困難な自己移動を含む映像を,安定かつ頑健に認識する技術を開発し,本領域における画像・映像情報分析のための 基盤技術を構築する.本年度の実績は以下のとおりである.
    ・前年度までに,B01生態学チームから提供された海鳥のGPU経路データを学習し,目的地までに至る経路を予測するための逆強化学習を利用した手法を開発している.これをさらに発展させて,GPS経路データの欠損部分を補完する手法を開発した.これにより,これまでは様々な原因で得られなかった経路情報が,データ駆動型モデルによりもっともらしい経路を出力することが可能になり,また補完経路を確率分布として出力することが可能となった.しかしこの手法は膨大な計算時間と多大なメモリ量を必要とするため,制度を保ちつつ計算コストを大幅に削減する手法を考案した.
    ・映像中の人物移動軌跡をいくつかのグループに分け(クラスタリングし),歩行目的地に応じて分割する手法を,さらに発展させた.これは前年度までに開発したベイズ推定に基づく手法である.それぞれの目的地へと到達する様子カーネル密度推定を用いて可視化し,どのような経路と目的地が頻繁に利用されているのかを把握することが可能となった.
    ・B01生態学チームから提供されたコウモリの音声データから3次元位置を予測する手法を開発した.屋内で飛行するコウモリの3次元位置を,20chのマイクロホンアレイで録音された音声信号から,回帰によって推定する深層ネットワークを提案し,20cm程度の誤差(RMSE)で推定することが可能となった.

  • 多重散乱光トモグラフィのコンピュータビジョン的アプローチ

    基盤研究(B)

    研究期間:  2014年04月  -  2018年03月  代表者:  玉木 徹

    本研究は,等方散乱や単散乱ではなく,より現実に近い多重散乱をモデル化することのできる新しい光トモグラフィの手法を開発するものである.本研究は,物体内部で赤外線が散乱する様子をコンピュータグラフィクスで用いられている手法を用いて解析すること,そしてコンピュータビジョンのアプローチにより逆問題を解き,物体内部の様子を推定することである.本研究では,物体の上部1点から光を入射し,物体の下部から出射する光を観測することで,物体の内部構造(つまり各点における光の消散係数)を推定する.この問題を,近似レイヤ多重散乱モデルを用いた制約条件付き最適化問題として定式化し,効率的な計算方法を考案した.

全件表示 >>