Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. British Machine Vision Conference (BMVC), 2018.
Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2018. Awarded "IEEE RAS-JJC Young Award (ICRA2018)")
Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA), 2017.
Naoya Chiba, Shogo Arai, Koichi Hashimoto. American Control Conference (ACC), 2017.
Associate Professor in Uranishi-lab, Osaka University.
ex. : Postdoctoral Researcher of Robot Vision in Ogata-lab (Waseda University) and OMRON SINIC X. Hashomoto-Lab (Intelligent Control Systems Lab.), Graduate School of Information Sciences (GSIS), Tohoku University.
Research Field: Robot Vision, 3D Measurement, Industrial Robots, Materials Informatics
Research Interests: Light Transport on Projector-Camera System, Point Cloud Processing, Application of Point Cloud Processing methods to Biochemistry
2024.09 - : Associate Professor in Uranishi-lab, Osaka Univ.
2023.04 - 2024.08: Assistant Professor in Hashimoto-lab, Tohoku Univ.
2020.04 - 2023.03: Postdoctoral Researcher in Ogata-lab, Waseda Univ.
2020.04 - 2023.03: Project Researcher in OMRON SINIC X Corporation
2018.04 - 2020.03: JSPS Research Fellow (DC1)
2018.04 - 2020.03: Ph. D. of Information Science
2016.04 - 2018.03: Master of Information Science
2012.04 - 2016.03: Bachelor of Engineering
2009.04 - 2012.03: High School
2017.04 - 2018.03: Research Assistant, Tohoku University
2016.09 - 2017.03: Teaching Assistant, Tohoku University
2013.12 - 2014.05: Web Developer, GENGOCROSS
2021.04 - 2026.03: JSPS KAKENHI WAKATE
2018.04 - 2020.03: JST ACT-I Acceleration Phase
2018.04 - 2020.03: JSPS DC1
2017.04 - 2019.03: Graduate Program in Data Science (GP-DS), Tohoku University
2016.12 - 2018.03: JST ACT-I
2017.06 - 2018.03: Student Project, GSIS, Tohoku University
2016.06 - 2017.03: Student Project, GSIS, Tohoku University
(Accepted) Naoya Chiba, Yukihiro Toda, Koichi Hashimoto. 3D Object Detection and Pose Estimation for Bin-Picking by Integrating Point Cloud Deep Learning and LTM Estimation, Interdisciplinary Information Sciences (IIS), 2024.
(Accented) Naoya Chiba, Koichi Hashimoto, Sparse Estimation of Light Transport Matrix under Saturated and Under-Exposed Condition, Interdisciplinary Information Sciences (IIS), 2024.
Yoshitomo Matsubara, Naoya Chiba, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku. Rethinking Symbolic Regression Datasets and Benchmarks for Scientific Discovery. Journal of Data-centric Machine Learning Research (DMLR), 2024.
Naoya Chiba, Yuta Suzuki, Tatsunori Taniai, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku, Kotaro Saito, Kanta Ono, Neural Structure Fields with Application to Crystal Structure Autoencoders. Communications Materials, 2023. DOI: 10.1038/s43246-023-00432-w
Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. Homogeneous light transport matrix estimation based 3D shape measurement. International Journal of Mechatronics and Automation (IJMA), Vol. 6, No. 2/3, pp.63-70. DOI: 10.1504/IJMA.2018.10015629. (Refereed)
(Accepted) Satoshi Funabashi, Atsumu Hiramoto, Naoya Chiba, Alexander Schmitz, Shardul Kulkarni, Tetsuya Ogata. Focused Blind Switching Manipulation Based on Constrained and Regional Touch States of Multi-Fingered Hand Using Deep Learning. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2025. (Refereed)
Yilin Zhang, Alberto Elías Petrilli Barceló, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. A Self-Attention Multi-Task Learning Model for Garment Segmentation and Parts Recognition. The 2025 IEEE/SICE International Symposium on System Integrations (SII), 2025. DOI: 10.1109/SII59315.2025.10870984 (Refereed)
Matus Tanonwong, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. Accurate Estimation of Fiducial Marker Positions Using Motion Capture System. The 2025 IEEE/SICE International Symposium on System Integrations (SII), 2025. DOI: 10.1109/SII59315.2025.10870922 (Refereed)
Yu Zhu, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. RPD-SLAM: Real-time Semantic SLAM for Partially Dense Mapping with Road-Sign Understanding in Dynamic Outdoor Environments. IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2024. DOI: 10.1109/ROBIO64047.2024.10907651 (Refereed)
Yuta Suzuki, Tatsunori Taniai, Ryo Igarashi, Kotaro Saito, Naoya Chiba, Yoshitaka Ushiku, Kanta Ono. Contrastive Language–Structure Pre-training Driven by Materials Science Literature. Neural Information Processing Systems Workshop (NeurIPS-WS): AI4Mat, 2024. (Refereed)
Masahiro Negishi, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku, Yoshitomo Matsubara, Naoya Chiba. Two-Stage Coefficient Estimation in Symbolic Regression for Scientific Discovery. Neural Information Processing Systems Workshop (NeurIPS-WS): ML4PS, 2024. (Refereed)
Rintaro Yanagi, Atsushi Hashimoto, Naoya Chiba, Shusaku Sone, Jiaxin Ma, Yoshitaka Ushiku. Learning 3D Point Cloud Registration as a Single Optimization Problem. Asian Conference on Computer Vision (ACCV), 2024. (Refereed)
Floris Erich, Naoya Chiba, Yusuke Yoshiyasu, Noriaki Ando, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae. NeuralLabeling: A versatile toolset for labeling vision datasets using Neural Radiance Fields. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2024. DOI: 10.1109/IROS58592.2024.10801449 (Refereed)
Hiroto Iino, Kei Kase, Ryoichi Nakajo, Naoya Chiba, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata. Generating long-horizon task actions by leveraging predictions of environmental states. IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), 2024. DOI: 10.1109/SII58957.2024.10417574 (Refereed)
Tatsunori Taniai, Ryo Igarashi, Yuta Suzuki, Naoya Chiba, Kotaro Saito, Yoshitaka Ushiku, Kanta Ono. Crystalformer: infinitely connected attention for periodic structure encoding. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024. (Refereed)
Hayato M Yamanouchi, Ryosuke F Takeuchi, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto, Takashi Shimizu, Ryoya Tanaka, Azusa Kamikouchi. YORU: Animal behavior recognition system with object detection algorithm. International Congress of Neuroethology (ICN), 2024.
Florian Lalande, Yoshitomo Matsubara, Naoya Chiba, Tatsunori Taniai, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku. A Transformer Model for Symbolic Regression towards Scientific Discovery. Neural Information Processing Systems Workshop (NeurIPS-WS): AI4Science, 2023. (Refereed)
Rintaro Yanagi, Atsushi Hashimoto, Naoya Chiba, Yoshitaka Ushiku. Reference-based Dense Pose Estimation via Partial 3D Point Cloud Matching. ACM International Conference on Multimedia (MM), 2023. DOI: 10.1145/3581783.3612679 (Refereed)
Kanata Suzuki, Yuya Kamiwano, Naoya Chiba, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata. Multi-Timestep-Ahead Prediction with Mixture of Experts for Embodied Question Answering. International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), 2023. DOI: 10.1007/978-3-031-44223-0_20 (Refereed)
Matus Tanonwong, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. Recognition of Human Relationships Using Interactions and Gazes through Video Analysis in Surveillance Footage. IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2023. DOI: 10.1109/ROBIO58561.2023.10354720 (Refereed)
Ziqing Ye, Haichuan Yang, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. Comparative Study of Hybridization and Parameter Tuning Improvement Methods for EAs in WFLOP. International Conference on Computational Intelligence and Intelligent Systems (CIIS), 2023. DOI: 10.1145/3638209.3638219 (Refereed)
Yoshitomo Matsubara, Naoya Chiba, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku. SRSD: Rethinking Datasets of Symbolic Regression for Scientific Discovery, Neural Information Processing Systems Workshop (NeurIPS-WS): AI4Science, 2022. (Refereed)
Naoya Chiba, Yuta Suzuki, Tatsunori Taniai, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku, Kotaro Saito, Kanta Ono. Neural Structure Fields with Application to Crystal Structure Autoencoders. Neural Information Processing Systems Workshop (NeurIPS-WS): AI4Mat, 2022. (Refereed)
Ryosuke Yamada, Hirokatsu Kataoka, Naoya Chiba, Yukiyasu Domae, Tetsuya Ogata, Point Cloud Pre-training with Natural 3D Structures, Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR), 2022. DOI: 10.1109/CVPR52688.2022.02060 (Refereed)
Joshua Owoyemi, Naoya Chiba, Akira Imakura, Koichi Hashimoto. Discriminative Recognition of Point Cloud Gesture Classes through One-Shot Learning. The 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2019), UE3-2, pp. 2304-2309, Dali, China, 6th-8th (Presentation in 8th), 2019. (Refereed, Oral)
Naoya Chiba, Akira Imakura, Koichi Hashimoto. Fast ADMM ℓ1 minimization by applying SMW formula and multi-row simultaneous estimation for Light Transport Matrix acquisition. The 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2019), FA1-3, pp. 14-21, Dali, China, 6th-8th (Presentation in 6th), 2019. (Refereed, Oral, Awarded "Best Paper Finalist")
Naoya Chiba, Mingyu Li, Akira Imakura, Koichi Hashimoto. Bin-picking of Randomly Piled Shiny Industrial Objects Using Light Transport Matrix Estimation. The 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2019), FA1-2, pp. 7-13, Dali, China, 6th-8th (Presentation in 6th), 2019. (Refereed, Oral, Awarded "Best Paper Finalist")
Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. Sparse Estimation of Light Transport Matrix under Saturated Condition. The 29th British Machine Vision Conference (BMVC2018), Posters 1-68, Newcastle, UK. September 3rd-6th (Presentation in 4th), 2018. (Refereed, Poster)
Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. LTM (Light Transport Matrix) estimation method under saturated condition by using Saturation ADMM. The 5th Case Western Reserve University - Tohoku University Joint Workshop, Poster 006, pp. 50, Sendai, Japan, August 2nd-3rd (Presentation in 2nd), 2018. (Non-refereed, Poster, Awarded "Best Poster Presentation Award")
Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. Ultra-Fast Multi-Scale Shape Estimation of Light Transport Matrix for Complex Light Reflection Objects. The 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2018), ThA@O.5, Brisbane, Australia, May 21st-25th (Presentation in 24th) 2018. (Refereed, Poster, Awarded "2018 IEEE Robotics and Automation Society Japan Joint Chapter Young Award (ICRA2018)")
Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. Fast Light Transport Matrix Estimation for 3D Shape Acquisition. Graduate Program in Data Science International Kick-off Symposium, Poster 20, pp. 27, Sendai, Japan, February 22nd-23rd (Presentation in 23rd), 2018. (Non-refereed, Poster, Awarded "Best Poster Presentation Award")
Naoya Chiba, Koichi Hashimoto, 3D Measurement by Estimating Homogeneous Light Transport (HLT) Matrix. The 2017 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA2017), WA2-2(3), pp. 1763-1768, Takamatsu Japan. August 6th-9th (Presentation in 9th), 2017. DOI: 10.1109/ICMA.2017.8016084. (Refereed, Oral)
Naoya Chiba, Koichi Hashimoto, 3D Measurement by Estimating Light Transport Matrix. The third Annual Data and Life Science Collaboration and Symposium. Cleveland, USA. August 3rd-4th (Presentation in 3rd and 4th), 2017. (Non-refereed, Poster)
Naoya Chiba, Shogo Arai, Koichi Hashimoto, Feedback Projection for 3D Measurements Under Complex Lighting Conditions. The 2017 American Control Conference (ACC2017), FrA18.5, Seattle, USA, May 24th-26th (Presentation in 26th), 2017, pp. 4649-4656. DOI: 10.23919/ACC.2017.7963673. (Refereed, Oral)
戸井田一聖,千葉直也,西口浩司,和田有司,横田理央,干場大也,加藤準治.構造力学を考慮した3次元形状深層生成モデルの提案.2024(1):1010,日本計算工学会論文集,2024.DOI: 10.11421/jsces.2024.20241010.(査読あり)
千葉直也,橋本浩一.LTMスパース推定による三次元計測の白飛び対応とばら積みピッキングロボットへの応用.精密工学会誌,Vol. 86,No. 1,pp. 106-112,2020.DOI: 10.2493/jjspe.86.106.(査読あり,公開日:2020/01/05)
千葉直也,橋本浩一.LT行列行分解推定による三次元計測.計測自動制御学会論文集,Vol. 55,No. 4,pp. 294-304,2019.DOI: 10.9746/sicetr.55.294.(査読あり,公開日:2019/04/16)
福地 伸晃,千葉直也,橋本浩一.CADモデルを用いないばら積みシーンからの物体検出.日本ロボット学会誌,Vol. 36,No. 5,pp. 368-375,2018.DOI: 10.7210/jrsj.36.368.(査読あり,公開日:2018/07/15)
赤坂亮,鏡慎吾,千葉直也,橋本浩一.画像からのハンドポーズ推定における事前情報の活用.計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会(SSI),2024.
Matus Tanonwong, Chengjun Han, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto. Optimization of Camera and Motion Capture Alignment for Human Pose Analysis in Simulated Convenience Store. 第25回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 (SICE SI), 2024.
千葉直也,越智翔平,Matus Tanonwong,大隅典子,橋本浩一.RFIDとビジョンの特性を考慮した対応・欠損値同時推定による複数マウスのトラッキング.第25回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SICE SI),2024.
鈴木雄太,谷合竜典,五十嵐亮,斉藤耕太郎,千葉直也,牛久祥孝,小野 寛太.テキストと結晶構造の対照学習による材料の埋め込み表現と応用.第85回応用物理学会秋季学術講演会,2024.
Floris Erich, Naoya Chiba, Abdullah Mustafa, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae. Language-Based Pose Estimation of Convenience Store Objects. 第42回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ), 2024.
Matus Tanonwong, Chengjun Han, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto, Exploring Dynamics of Discounts, Social Influences, and Unplanned Purchases in Simulated Convenience Store Environment, ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH) 2024, 2024.
篠原悟志,Matus TANONWONG,千葉直也,橋本浩一.画像認識モデルで検出された人間の手と体のアサインメント.ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH),2024.
寺園大悟,柴山千冬,千葉直也,橋本浩一.姿勢誤差を考慮したビジュアルサーボのリアルタイムキャリブレーション.ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH),2024.
千葉直也,楊海川,橋本浩一.パーシステントホモロジーの逆解析を用いた工業部品の穴検出手法.ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH),2024.
伊藤大介,千葉直也,加瀬敬唯,中條亨一,森裕紀,尾形哲也.3D シーン認識のための NeRF による不確実性の評価.計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 (SICE SI),2023
Wenbin Wang, Naoya Chiba, Haichuan Yang, Koichi Hashimoto. SenLane: a road lane instance segmentation dataset captured during snowy conditions. 日本ロボット学会学術講演会 (RSJ),2023.
柴山千冬,鏡慎吾,千葉直也,橋本浩一.カメラパラメータの誤差を考慮したマニピュレータの動作計画.日本ロボット学会学術講演会 (RSJ),2023.
柳凜太郎,橋本敦史,千葉直也,牛久祥孝.特徴折込みモデルを導入した三次元点群マッチングに基づく密な姿勢推定システム.画像の認識・理解シンポジウム (MIRU),2023.
Itsuki Ueda, Naoya Chiba, Hirokatsu Kataoka, Hiroaki Aizawa, Itaru Kitahara. Fast Learning of Reciprocally Constrained Fields for Density and Distance. 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU),2023.
上和野雄也,鈴木彼方,千葉直也,森裕紀,尾形哲也.混合エキスパートによる複数先視野予測モジュールを用いたEmbodied Question Answering タスクの学習.ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH),2023.
飯野寛人,千葉直也,森裕紀,尾形哲也.GANs の潜在空間を用いた多自由度ロボット最適軌道計画の高速化のための最適化アルゴリズムの比較.ロボティクス・メカトロニクス講演会 (ROBOMECH),2023.
千葉直也,鈴木雄太,谷合竜典,五十嵐亮,牛久祥孝,斉藤耕太郎,小野寛太.ニューラル構造場の導入とその結晶構造オートエンコーダーへの応用.応用物理学会春季学術講演会,2023.
Rintaro Yanagi, Atsushi Hashimoto. Shusaku Sone, Naoya Chiba, Jiaxin Ma, Yoshitaka Ushiku. Edge-selective feature weaving for point cloud matching. 第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2022.
千葉直也,伊東秀謹,橋本浩一.高速・ロバストな Light Transport Matrix 推定による三次元計測 .ロボティクス・メカトロニクス講演会 2020 (ROBOMECH2020),1P2-L10,金沢(オンライン開催),5月27-30日(発表28日),2020.DOI: 10.1299/jsmermd.2020.1P2-L10.(査読なし,ポスター発表)
千葉直也,橋本浩一.LTM計測のための白飛びと黒つぶれに対応したスパース推定.第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019),PS2-38,大阪,7月29日-8月1日(発表31日),2019.(査読なし,ポスター発表)
千葉直也,戸田幸宏,橋本浩一.点群深層学習による位置姿勢推定のためのシミュレータの開発.ロボティクス・メカトロニクス講演会 2019 (ROBOMECH2019),2P1-H03,広島,6月5-8日(発表7日),2019.DOI: 10.1299/jsmermd.2019.2P1-H03.(査読なし,ポスター発表)
戸田幸宏,千葉直也,橋本浩一.点群深層学習による複数物体の位置姿勢推定.ロボティクス・メカトロニクス講演会 2019 (ROBOMECH2019),2P2-H06,広島,6月5-8日(発表7日),2019.DOI: 10.1299/jsmermd.2019.2P2-H06.(査読なし,ポスター発表)
戸田幸宏,千葉直也,橋本浩一.点群深層学習を用いた3次元物体の位置・姿勢推定.電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU) 研究会 (2019-02-PRMU-CNR),PRMU2018-123 ,徳島,2月28日-3月1日(発表1日),2019.(査読なし,口頭発表)
千葉直也,今倉暁,橋本浩一.SMW公式を用いたADMM-L1最小化問題の高速解法.電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU) 研究会 (2019-02-PRMU-CNR),PRMU2018-131,徳島,2月28日-3月1日(発表1日),2019.(査読なし,(代理)口頭発表)
千葉直也,橋本浩一.LTM推定三次元計測法による金属物体のばら積みピッキング.第19回 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 (SICE SI2018),3D2-03,大阪,12月13-15日(発表15日),2018.(査読なし,ポスター発表,第19計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 SI2018 優秀講演賞 受賞)
千葉直也,橋本浩一.高速LTMスパース推定による三次元形状計測とばら積みピッキングロボットへの応用 .ビジョン技術の実利用ワークショップ (ViEW2018),OS4-O1,横浜,12月6-7日(発表7日),2018.(査読なし,口頭発表)
千葉直也,橋本浩一.三次元計測のためのサチュレーションに対応したスパース推定法.第21回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2018),PS1-30,札幌,8月5-8日(発表6日),2018.(査読なし,ポスター発表)
阿部理也,澤田あずさ,Chenhui Chu,千葉直也,南蒼馬,依田拓也.音声処理の最先端.第21回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2018),WT-5,札幌,8月5-8日(発表6-7日),2018.(MIRU2018若手プログラム 異分野サーベイ発表)
千葉直也,橋本浩一.多段解像度LT行列推定を用いた三次元計測法.第24回 画像センシングシンポジウム (SSII2018),IS3-04,横浜,6月13-15日(発表15日),2018.(査読なし,ポスター発表)
千葉直也,橋本浩一.サチュレーションとガンマ補正を考慮したプロジェクタ・カメラシステムの光学キャリブレーションツールの開発.ロボティクス・メカトロニクス講演会 2018 (ROBOMECH2018),2A1-M13,北九州,6月2-5日(発表5日),2018.DOI: 10.1299/jsmermd.2018.2A1-M13.(査読なし,ポスター発表)ソースコード.
小松大和,千葉直也,橋本浩一.三次元構造マッチングを用いたペプチド立体構造探索手法の構築.情報処理学会第80回全国大会,7ZF-02,東京,3月13-15日(発表15日),2018.情報処理学会全国大会講演論文集, Vol. 80, No. 4, pp. 4.933-4.934(査読なし,口頭発表)
千葉直也,橋本浩一.LT 行列の推定に基づく三次元計測法.第18回 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 (SICE SI2017),1C2-16,仙台,12月20-22日(発表20日),2017.(査読なし,ポスター発表,第18回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 SI2017 優秀講演賞 受賞)
千葉直也,橋本浩一.物理シミュレーションと透視投影カメラモデルを用いたバラ積みシーン点群生成プログラムの開発.ロボティクス・メカトロニクス講演会 2017 (ROBOMECH2017),2A2-O09,福島,5月10-13日(発表12日)2017.DOI: jsmermd.2017.2A2-O09 .(査読なし,ポスター発表)動画.ソースコード.
千葉直也,荒井翔悟,橋本浩一.フィードバックプロジェクションを用いた三次元計測.第4回サステナブル/ロボティック・システム・デザイン研究会,栃木,9月7-8日(発表7日),2015.(査読なし,ポスター発表)
荒井翔悟,千葉直也,福地伸晃,橋本浩一.3D Keypoint 対応付けの高精度化に関する検討.ロボティクス・メカトロニクス講演会 2015 (ROBOMECH2015),1A1-H03,京都,5月17-19日(発表18日),2015.DOI: 10.1299/jsmermd.2015._1A1-H03_1.(査読なし,ポスター発表)
白井詩沙香(編著),天野由貴,浦西友樹,小野淳,小林聖人,竹村治雄,田中冬彦,千葉直也,長瀧寛之,西田知博,村上正行(著).データ・AI利活用のための情報リテラシー入門.培風館,2025.URL: http://www.baifukan.co.jp/cgi-bin/db/baifu_new_search.pl?ISBN=4-563-01624-1
千葉直也,齋藤隼介,山藤浩明,菅沼雅徳,藤吉弘亘(編),延原章平(編).CVIMチュートリアル 2: 点群深層学習/ニューラル3次元復元/深層照度差ステレオ法/AutoML.共立出版,2024.
金崎朝子, 秋月秀一, 千葉直也, 詳解 : 3次元点群処理 : Pythonによる基礎アルゴリズムの実装,講談社,2022.
ROBIO2019 Best Paper Finalist (For 2 papers)
第21回博士後期課程学生発表会ベストプレゼンテーション賞
PRMU月間ベストプレゼンテーション賞(2018年度PRMU02月研究会)
第19計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 SI2018 優秀講演賞
The 5th Case Western Reserve University - Tohoku University Joint Workshop Best Poster Presentation Award
2018 IEEE Robotics and Automation Society Japan Joint Chapter Young Award (ICRA2018)
Graduate Program in Data Science International Kick-off Symposium Best Poster Presentation Award
第18回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 SI2017 優秀講演賞
(更新していません)
講演.千葉直也.三次元計測・点群深層学習とロボットビジョン.令和2年度とやまロボティクス研究会 第4回技術セミナー,11月26日,オンライン開催,2020.
講演.千葉直也.3次元点群と深層学習.第126回 ロボットのための画像処理技術 第4話,5月22日,オンライン開催,2020.
記事.千葉直也,伊藤秀謹,橋本浩一.LTMスパース推定による三次元計測の白飛び対応とばら積みピッキングロボットへの応用の紹介.画像ラボ,Vol. 31,No. 11,pp. 6-11,2020.(公開日:2020/11/10)
講演.千葉直也.3D Sensing byLight Transport Matrix Estimation and Pont Cloud Deep Learning.東北情報学学生の会 第7回研究会,1月28日,仙台,2020.
招待講演.千葉直也.Light Transport Matrix推定に基づく三次元形状計測とロボット応用.第18回 情報科学技術フォーラム (FIT2019),イベント企画「若手研究者が描く未来予想図」講演 (2),岡山,9月3日-9月5日(発表3日),2019.
記事.千葉直也,橋本浩一.Light Transport Matrix (LTM) 推定による三次元計測法とその高速化手法.画像ラボ,Vol. 30,No. 8,pp. 6-11,2019.(公開日:2019/08/05)
招待講演.千葉直也,橋本浩一.Sparse Estimation of Light Transport Matrix under Saturated Condition.第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019),IT1B-3,大阪,7月29日-8月1日(発表30日),2019.
発表.千葉直也.三次元点群・反射特性計測と三次元点群処理のこれから.東北大学情報科学研究科 第21回博士後期課程学生発表会.7月19日,2019.(第21回博士後期課程学生発表会ベストプレゼンテーション賞 受賞)
講演.千葉直也,橋本浩一.Light Transport Matrix (LTM) スパース推定による三次元計測.SICE SI部門 マニピュレーション講演会,仙台,6月25日,2019.
招待講演.千葉直也.点群深層学習の研究動向.第25回 画像センシングシンポジウム (SSII2019),企画セッション「画像センシングの最先端」講演2,横浜,6月12-14日(発表12日),2019.SlideShare.
招待講演.千葉直也.三次元点群を取り扱うニューラルネットワーク.Ridge-i 特別勉強会.6月11日,東京,2019.
サーベイ資料.千葉直也,戸田幸宏.三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ Ver. 2.5月18日,2019.SpeakerDeck.
記事.千葉直也.何でもみえるロボットの“目”の実現を目指して―LTMスパース推定による三次元計測―,Laborify.3月23日,2019.記事.
講演.千葉直也.LTMによる三次元計測とLTMスパース推定.東北情報学学生の会 第4回研究会,3月19日,仙台,2019.
発表.千葉直也,橋本浩一.高速Light Transport Matrixスパース推定を用いた三次元計測法.情報系WINTER FESTA Episode4,東京,12月25-26日(発表26日),2018.
講演.千葉直也.LTMスパース推定による三次元計測の紹介.第5回 カジュアルトーク(11月) 全脳アーキテクチャ若手の会東北支部,11月24日,仙台,2018.
講演.千葉直也.LTMによる三次元計測とLTMスパース推定 .東北大学人工知能学研究会学生の会 第2回研究会,11月8日,仙台,2018.
サーベイ資料.千葉直也,戸田幸宏.三次元点群を取り扱うニューラルネットワークのサーベイ.10月22日,2018.SlideShare.
発表.千葉直也.汎用的な三次元ロボットビジョン(研究課題:プロジェクタ・カメラ間の輝度伝達行列の推定に基づく三次元計測法).ACT-I「情報と未来」1期生成果発表会,東京,5月19日,2018.Video.Poster.
発表.千葉直也,小松大和,加賀谷祐輝.三次元構造マッチングを用いたペプチザイムの大規模探索.H29学生プロジェクト成果発表会,仙台,2月19日,2018.
講演.千葉直也,橋本浩一.プロジェクタ・カメラ間のLight Transport行列の推定に基づく三次元計測法.東北大学人工知能学研究センター 第4回 人工知能学研究会,11月13日,仙台,2017.
発表.千葉直也,小松大和.三次元構造マッチングを用いたペプチザイムの大規模探索.H28学生プロジェクト成果発表会,仙台,2月28日,2017.
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