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早稲田大学 理工学術院

基幹理工学部 情報理工学科
大学院 基幹理工学研究科 情報理工・情報通信専攻

連絡先

〒169-8555 東京都新宿区大久保3-4-1

ニュース

2024/12/4
修士1年の梁君がICPR2024でポスター発表をしました。
2024/10/1
修士1年生1名が新たに石川研に加わりました。
2024/4/1
学部4年生6名、修士1年生4名が新たに石川研に加わりました。
2024/3/26
4年生5名が卒業、修士1名が修了しました。
2023/10/10
博士3年のTan君がICIP2023でポスター発表をしました。
2023/9/26
4年生1名が卒業、修士1名が修了しました。
2023/4/1
学部4年生5名、修士1年生6名が新たに石川研に加わりました。
2023/3/26
4年生5名が卒業、修士4名が修了しました。
2022/9/26
4年生1名が卒業、修士2名が修了しました。
2022/4/1
学部4年生6名、修士1年生4名が新たに石川研に加わりました。
2022/3/26
4年生5名が卒業、修士4名が修了しました。
2021/10/1
修士1年生の曹君が新たに石川研に加わりました。また、先日修士を修了した2名が博士後期課程に進学しました。
2021/9/18
修士3名が修了しました。
2021/4/15
D1助手の堀内君の論文が CVFAD2021 に採録されました。
2021/4/1
学部4年生4名、修士1年生4名が新たに石川研に加わりました。
D1の堀内君が情報理工学科の助手になりました。
2021/3/26
4年生6名が卒業、修士1名が修了しました。
2020/8/21
3月に修士課程を修了した門馬君の論文が IEEE SMC 2020 に採録されました。
2020/4/1
学部4年生5名、修士1年生6名が新たに石川研に加わりました。
望月義彦研究院准教授が石川研を後にし、埼玉工業大学専任講師になりました。
2020/3/26
4年生6名が卒業、修士4名が修了しました。
2019/9/25
修士1年生4名が新たに石川研に加わりました。
2019/4/9
学部4年生7名、修士1年生2名が新たに石川研に加わりました。
2019/3/26
4年生1名が卒業、修士4名が修了しました。
2018/10/1
飯塚里志研究院講師が石川研を後にし、筑波大学助教になりました。
2018/9/1
シモセラ・エドガー博士がJST所属のさきがけ研究者から早稲田大学専任講師になりました。これに伴い、同じ基幹理工学部情報理工学科のシモセラ研究室として当研究室から独立しました。
2018/4/3
学部4年生1名、修士1年生4名が新たに石川研に加わりました。
2018/4/1
シモセラ・エドガー研究院講師がJST所属のさきがけ研究者になりました。
2018/3/24
4年生5名が卒業、修士4名が修了しました。
2017/11/28
ACPR2017で修士2年の佐々木君がスポットライト発表を行いました．
2017/10/28
ICCV2017のワークショップで学部4年の高木さんがポスター発表を行いました．
2017/10/7
情報理工9研合同ワークショップで修士2年の北川君がワークショップ最優秀賞を、佐々木君が修士・博士部門優秀賞を受賞しました．
2017/8/8
MIRU2017で修士1年の高橋君が口頭発表を、学部4年の高木さんがポスター発表を行いました。また，高橋君は学生奨励賞を受賞しました．
2017/6/23
修士2年の北川君と修士1年の近江谷さんがそれぞれVC2017で口頭発表しました。
2017/4/3
学部4年生6名、修士1年生4名が新たに石川研に加わりました。
2017/3/24
4年生6名が卒業、修士1名が修了しました。
2017/2/28
修士1年の佐々木君の論文がCVPR 2017に採択されました。
2017/2/13
修士1年の北川君と高岡君の論文がそれぞれMVA2017に採択されました。
2016/12/6
修了生の石井君、修士2年の深野君らの研究が深野君と望月助教らによりICPR2016で発表されました。
2016/11/18
飯塚研究院助教の研究提案がJSTの戦略的創造研究推進事業ACT-Iに採択されました。
2016/11/18
シモセラ研究院助教の研究提案がJSTの戦略的創造研究推進事業ACT-Iに採択されました。
2016/11/18
画像関連学会連合会第3回秋季大会で、飯塚研究院助教とシモセラ研究院助教が特別講演を行いました。
2016/11/4
フジテレビ「とくダネ！」で白黒写真の自動色付け技術が紹介されました。
2016/10/27
飯塚研究院助教らの白黒写真の自動色付け技術が経済産業省のInnovative Technologies 2016 特別賞「Culture」を受賞しました。
2016/10/26
飯塚研究院助教が産業技術総合研究所の人工知能セミナーで招待講演を行いました。
2016/10/20
シモセラ研究院助教がACIA（スペイン）の2016年最優秀博士論文賞を受賞しました。
2016/10/15
石川教授がDENSO A.I. Tech Seminarで講演しました。
2016/10/8
情報理工8研合同ワークショップで修士1年の佐々木君がワークショップ最優秀賞を、学部4年の近江谷さんが甲藤先生賞を受賞しました．
2016/9/8
フジテレビ「ホウドウキョク」でシモセラ研究院助教らのラフスケッチの自動線画化の研究が紹介されました。
2016/9/2
飯塚研究院助教らの白黒写真の自動色付け技術が経済産業省のInnovative Technologies 2016に選ばれました。10/27(木)-30(日) 日本科学未来館で開催されるDIGITAL CONTENT EXPO 2016に出展します（入場料無料。27日は招待者デーです。一般の方も事前予約すれば、ご入場いただけます。）
2016/9/2
ラフスケッチの自動線画化のWebサービスを公開しました。
2016/9/1
シモセラ研究院助教の論文"3D Human Pose Tracking Priors using Geodesic Mixture Models"がIJCVに採択されました。
2016/8/26
飯塚研究院助教がCEDEC 2016で招待講演を行いました。
2016/8/15
石川教授がACCV2016 AC Workshopで招待講演を行いました。
2016/8/5
テレビ東京のワールドビジネスサテライトで白黒写真の自動色付けの研究が紹介されました。
2016/8/5
修士2年の深野君、修士1年の北川君、高岡君、佐々木君がMIRU2016でポスター発表を行いました。
2016/8/4
シモセラ研究院助教がMIRU2016で招待講演を行いました。
2016/7/27
飯塚研究院助教とシモセラ研究院助教がSIGGRAPH 2016で登壇発表を行いました。
2016/7/13
卒業生の石井君と修士2年の深野君の論文がICPR 2016に採択されました。
2016/6/28
読売新聞のビートルズ日本公演50周年記念特集で自動色付け手法が使用されました。
2016/6/25
白黒写真の自動色付けの研究が日本経済新聞夕刊一面で紹介されました。
2016/6/23
TOKYO MX「モーニングCROSS」で白黒写真の自動色付けの研究が紹介されました。
2016/6/21
フジテレビ「みんなのニュース」で白黒写真の自動色付けの研究が紹介されました。
2016/6/19
飯塚研究院助教とシモセラ研究院助教がVCシンポジウム2016で招待講演を行いました。
2016/6/8
「日テレNEWS24」で白黒写真の自動色付けの研究が紹介されました。
2016/6/8
フジテレビ「ホウドウキョク」で白黒写真の自動色付けの研究が紹介されました。
2016/5/30
シモセラ研究院助教のファッションの研究が日本テレビのSENSORSで紹介されました。
2016/4/28
SIGGRAPH2016に採択された2論文それぞれが、海外および国内のニュースサイトで紹介されました：
2016/4/21
2件の論文"Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification"および"Learning to Simplify: Fully Convolutional Networks for Rough Sketch Cleanup"がSIGGRAPH 2016に採択されました。
2016/4/1
学部4年生6名、修士1年生4名が新たに石川研に加わりました。
2016/4/1
北村嘉郎氏の論文"Data-Dependent Higher-Order Clique Selection for Artery–Vein Segmentation by Energy Minimization"がInternational Journal of Computer Vision (IJCV)に掲載されました。
2016/3/24
北村嘉郎氏が博士の学位を授与されました（当研究室初）。
2016/3/24
4年生6名が卒業、修士4名が修了しました。
2016/3/12
シモセラ研究院助教の論文"Fashion Style in 128 Floats: Joint Ranking and Classification using Weak Data for Feature Extraction"がCVPR 2016に採択されました。
2016/3/10
プロジェクトページを追加しました。
2016/2/2
飯塚研究院助教の論文"Single Image Weathering via Exemplar Propagation"がEurographics 2016に採択されました。
2015/9/3
シモセラ研究院助教の論文"Discriminative Learning of Deep Convolutional Feature Point Descriptors"がICCV 2015に採択されました。
2015/8/1
新しい研究員、シモセラ・エドガーが研究室に加わりました。
2015/7/28
修士1年の深野君と望月助教が画像の認識･理解シンポジウム(MIRU2015)でそれぞれ口頭発表しました。
2015/7/1
石川教授が代表を務めるCREST高階･多層確率場プロジェクトのホームページを公開しました。
2015/5/19-21
修士2年の石井君と森田君、望月助教が(MVA2015)で計4件のポスター発表をしました。
2015/5/18-19
修士1年の深野君がCVIM5月研究会で発表しました。
2015/4/1
学部4年生7名、修士1年生1名が新たに石川研に加わりました。また、2名の研究院助教が加わりました。
2015/3/31
小山田研究院助教が鳥取大学工学部に異動しました。
2015/3/26
4年生5名が卒業、修士2名が修了しました。
2014/10/29
修士2年のPrasuhn君が(ICIP2014)で口頭発表をしました。
2014/9/26
MICCAI2014（Kitamura et al.）で発表した高階グラフカットによる冠状動脈の狭窄検出・管腔セグメンテーションアルゴリズムが、Rotterdam Coronary Artery Stenoses Detection and Quantification Evaluation Frameworkウェブサイトで一位になっています。
2014/8/25
当研究室の社会人博士課程院生である北村嘉郎氏の高階グラフカットによる肺動脈/静脈セグメンテーションの研究を製品化したものの画像が、富士フイルムの企業広告（25日付日経全面広告）に使われました (PDF)。
2014/6/30
再びBelénがマドリッド工科大に帰りました。
2014/5/15-16
修士1年の石井君、岩野君、森田君、修士2年の岡川君がCVIM5月研究会で発表しました。
2014/4/1
学部4年生5名、修士1年生4名が新たに石川研に加わりました。
2014/3/26
4年生6名が卒業、修士5名が修了しました。当研究室初の修士修了生です。
2014/1/9
Belénが半年の予定で1年半ぶりに再びやってきました。
2013/3/8
第5回「医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化」国際シンポジウムで、望月助教、岡川君、小滝君が発表をしました。
2013/9/21
北村嘉郎氏が博士課程大学院生として石川研に加わりました。
2013/7/29
第16回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2013) で石川教授がチュートリアル講演をしました。
2013/4/2
Thomasがミュンヘン工科大に帰りました。
2013/4/1
望月博士が助教になりました。小山田雄仁研究院助教と学部4年生8名、修士1年生2名が新たに石川研に加わりました。
2013/3/26
4年生9名が卒業しました。
2013/2/23
第４回「医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化」国際シンポジウムで、望月研究員、知名さん、岡川君、小滝君が発表をしました。
2012/10/11
Twelfth European Conference on Computer Vision (ECCV2012)で、トーマスが発表をしました。
2012/9/28
Ty SovisalとNou SavatthymonyのM1二人が石川研に加わりました。
2012/8/6-8
画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2012) で、トーマスが口頭発表を、倉持君がデモをしました。
2012/7/7
Belénがマドリッド工科大に帰りました。
2012/4/2
学部4年生8名修士1年生6名が新たに加わりました。
2012/3/26
当研究室第一期生の4年生7名が卒業しました。
2012/1/8
Belén Ríos Sanchez（マドリッド工科大博士課程）がErasmus Mundus-BEAM交換留学生として石川研にやってきました。
2011/9/2
Thomas Windheuser（ミュンヘン工科大博士課程）がErasmus Mundus-BEAM交換留学生として石川研にやってきました。
2011/8/3
石川研ホームページがオンラインになりました。

画像編集・生成

グレイスケール画像の自動色付け (SIGGRAPH 2016)
グレイスケール画像を自動でカラー画像に変換する手法を提案する．本研究では、画像の大域特徴と局所特徴を考慮した畳込みニューラルネットワークモデルを提案し，230万枚以上の画像データを用いてグレイスケール画像の色情報を学習させることで，様々なグレイスケール画像の自然な色付けを実現した．[プロジェクトページ]
ラフスケッチの自動線画化 (SIGGRAPH 2016)
ラフスケッチから線画を自動生成する手法を提案する．本研究では複数のイラストレーターが作成したラフスケッチと線画のペアを，畳込み層のみから構成されるニューラルネットワークに学習させることで，様々なパターンをもつラフスケッチを良好に線画化できるようにした．また，少ないスケッチデータセットからも効果的にモデルの学習ができるフレームワークを提案した．[プロジェクトページ]
物体表面のテクスチャ変化を伴う画像の経年変化の再現（Eurographics 2016）
画像中の物体がどのように経年変化してくのかを再現する手法を提案する．提案手法では，まず画像中の物体がどの程度経年変化しているかを推定し，その情報を用いて経年変化後の見た目を表すサンプルを生成する．これを入力画像に合成していくことで，時間経過によって物体が変化していく様子を再現した． [プロジェクトページ]
同一人物に見える範囲で最大限に顔画像の美形化
本研究では, 入力画像に対して同一人物に見える範囲で最大限に美形化を行う手法を提案する. 美形化を行う際に, 機械学習で作成された識別器によって入力画像と同一人物に見えるよう制約を加えることで実現する.
Seam carvingに適したエネルギーのConvolutional neural networkによる推定
Seam carvingはリサイズ手法の一つであり、重要度を定義した様々なエネルギーマップを利用することができる。本研究では、入力画像をseam carvingでリサイズするときに、どのエネルギーが適しているかを推定することを目的とする。

医用画像処理

臓器の位置関係を考慮した高階グラフカットによる 3D 医用画像の多臓器同時セグメンテーション
本研究では、3次元医用画像に写る様々な臓器を高精度にセグメンテーションする方法を提案する。提案手法は、臓器の隣接情報を学習し、セグメンテーションに用いる。
M. Morita, A. Okagawa, Y. Oyamada, Y. Mochizuki, H. Ishikawa: Multiple-organ segmentation based on spatially-divided neighboring data energy, MVA2015
A. Okagawa, Y. Oyamada, Y. Mochizuki, H. Ishikawa: Multi-organ segmentation by minimization of higher-order energy for CT boundary, MVA2015.
スーパーボクセルを用いた3次元医用画像の多臓器同時セグメンテーション
医学による診断を支援する手段の1つとして, 3次元医用画像の多臓器同時セグメンテーションというものがある. 本研究では, この3次元医用画像の多臓器同時セグメンテーションにスーパーボクセルを用いることで, セグメンテーションの精度を向上を行う.
T. Takaoka, Y. Mochizuki, H. Ishikawa: Multiple-organ segmentation by graph cuts with supervoxel nodes, MVA2017.
多臓器セグメンテーション精度向上のための疑似CT画像生成
本研究では疑似CT画像を生成し，セグメンテーションの学習データに組み込むことで，セグメンテーションの精度を上げることを目的とする。

画像認識・物体検出

ランキングロスと分類ロスにもとづくファッションデータの特徴抽出（CVPR 2016）
多様なファッション画像を効果的に分類できる特徴量抽出手法を提案する．提案手法では，ランキングロスとクロスエントロピーロスを合わせて畳込みニューラルネットワークを学習させることで，ノイズが多く含まれるようなデータセットに対しても良好に特徴抽出が行えることを示した．
[プロジェクトページ]
Siameseネットワークモデルを用いた画像特徴量抽出（ICCV 2015）
Siameseネットワークモデルを効率的に学習させることで，ロバストな画像特徴量を計算する手法を提案する．提案手法では，モデルに2つの画像パッチを入力し，出力された特徴量の誤差によってモデルを学習させる．また，入力するパッチをその識別の難しさによって分類し，識別が困難なパッチを優先的に学習させることで，SIFT特徴量よりもロバストな特徴量の抽出を実現した．
[プロジェクトページ]
Convolutional Neural Network による衛星画像上の地物認識（ICPR2016 Oral）
地球全域を観測する衛星画像から人が目視で地物を判読するのは困難であり、機械学習による解析が求められている。本研究では Convolutional Neural Network による衛星画像上の地物認識手法を提案する。
[プロジェクトページ]
Convolutional Neural Network による紙幣の肖像画検出
紙幣がどこの国のものであるかを識別したいとき、「紙幣内に誰が描かれているか（描かれている肖像画は誰か）」によって判断する方法が考えられる。本研究では、肖像画認識の前処理としてCNNを用いた肖像画検出を行う。
年齢推定における服特徴の影響力
顔画像・服画像の特徴量を用いて年齢を推定する問題に対し、1.顔特徴量のみ、2.服特徴量のみ、3.顔特徴量＋服特徴量の3種類を用いた場合のそれぞれの結果を用いて年齢推定においての服の特徴量の有用性を検討する。

画像からの3次元復元

Minnaert 則を考慮した小惑星の3次元復元

探査機による小惑星への着陸を行う際，着陸地点の決定に3次元モデルが有用である．本研究では，探査機が撮影した小惑星の画像群から，小惑星の3次元復元を行う手法を提案する．撮影環境や小惑星の反射特性を考慮し，より精度の高い復元を行う．

高階エネルギー最小化による1枚の球面画像からの部屋構造推定（ICPR 2016）
本研究では，1枚の球面画像から，部屋の構造を推定する手法を提案する．球面画像は，周囲360°を写した画像である．提案手法は，1枚の球面画像から，壁や床，天井などの面の境界を見つけ出し，それらの位置関係を推定することを目的とする．
K. Fukano, Y. Mochizuki, E. Simo-Serra, S. Iizuka, A. Sugimoto, H. Ishikawa: Room reconstruction from a single spherical image by higher-order energy minimization, ICPR2016.

プロジェクト

画像認識・物体検出

画像編集・生成

3次元復元

医用画像処理