Ryo Hachiuma

Research Interests

  • Computer Vision (Augmented Reality, 3D Point Cloud, SLAM)
  • Machine Learning (Deep Learning, Metric Learning, Non parameteric Bayes)
  • Multimodal Interaction (Neural Language Processing and image Integration)

Education

  • 04.2009 - 03.2012 International Christian University High school (Tokyo, Japan)
  • 04.2012 - 03.2016 BSc. Keio University (Kanagawa, Japan)
  • 04.2016 - 08.2017 MSc. Keio University (Kanagawa, Japan)
  • 08.2017 - now PhD. Keio University (Kanagawa, Japan)

International Publications

    1. Ryo Hachiuma, Hideo Saito, Recognition and Pose Estimation of Primitive Shapes from Depth Images for Spatial Augmented Reality, 2nd Workshop on Everyday Virtual Reality 2016 – IEEEVR.
    2. Ryo Hachiuma, Yuko Ozasa, Hideo Saito, Primitive Shape Recognition via Superquadric Representation using Large Margin Nearest Neighbor Classifier, VISAPP 2017.
    3. Ryo Hachiuma, Yuko Ozasa, Hideo Saito, CNN-based Superquadric Parameter Prediction via RGBD image, ASEAN-AI, pp.6-11, 2018.
    4. Ryo Hachiuma, Yuko Ozasa, Yorozu Ayanori, Socially Adaptive Manner for Motion Planning from Human Server in Café, IROS Workshop, 2018.
    5. Ryo Hachiuma, Hideo Saito, Volumetric Representation of Semantically Segmented Human Body Parts Using Superquadrics, EuroVR 2019 (Acceptance Rate 34%).
    6. Ryo Hachiuma, Hideo Saito, Volumetric Representation of Human Body Parts Using Superquadrics, ISMAR 2019.
    7. Ryo Hachiuma, Christian Pirchheim, Dieter Schmalstieg, Hideo Saito, DetectFusion: Detecting and Segmenting Both Known and Unknown Dynamic Objects in Real-time SLAM, BMVC 2019 Spotlight Session (Acceptance Rate 8%).
    8. Yuki Ishikawa, Ryo Hachiuma, Naoto Ienaga, Wakaba Kuno, Yuta Sugiura, Hideo Saito, Semantic Segmentation of 3D Point Cloud to Virtually Manipulate Real Living Space, APMAR 2019 (Best Paper Award).
    9. Kazumasa Oniki, Yuko Ozasa, Hideo Saito, Ryo Hachiuma, Classification of Potsherds into Each Earthenware Using 3D Object Retrieval, FCV 2018.
    10. Tomohiro Shimizu, Ryo Hachiuma, Hideo Saito, Takashi Yoshikawa, Chonho Lee, Prediction of Future Shot Direction using Pose and Position of Tennis Player, MMSports 2019.
    11. Ryo Fujii, Ryo Hachiuma, Hideo Saito, Joint Inpainting of RGB and Depth Images by Generative Adversarial Network with a Late Fusion approach, ISMAR 2019.


Internship Experience

  • NEC Student Researcher 2015.08-09
  • Microsoft Japan Development Programmer 2016.06-07
  • TU Graz Institute of Computer Graphics and Vision, visiting researcher, 2019.01-03
  • Carnegie Mellon University Robotics Institute, visiting researcher (paid), 2019.08-11

Publications in Japanese

  1. 八馬遼,中山祐介,齋藤俊太,斎藤英雄,ロボットによる物体把持のための部分形状モデルを用いた物体認識,第19回クラウドネットワークロボット研究会,(2015, 12) LINK
  2. 八馬遼,佐野真之,斎藤英雄,法線ベクトルマップの勾配に着目した空間型ARのための物体識別と位置推定,動的画像処理実用化ワークショップ,(2016, 3) LINK

八馬遼,斎藤英雄,空間型ARのための距離情報を用いた基本形状の物体識別と位置姿勢推定,第202回コンピュータビジョンとイメージメディア研究会,(2016, 5) 卒論セッション「最優秀賞」受賞

  1. 石井誉仁,中村高大,八馬遼,中山祐介,黒須純,萬礼応,森田武史,高橋正樹,山口高平,PRINTEPSにおけるロボット喫茶店の注文に基づく飲料準備の実現と評価,第30回人工知能学会全国大会,公立はこだて未来大学,(2016, 6)
  2. 八馬遼,小篠裕子,斎藤英雄,超二次関数を用いた3次元実物体認識,第19回画像の認識・理解シンポジウム,アクトシティ浜松,(2016, 8)
  3. 八馬遼,小篠裕子,斎藤英雄,制約条件付き非線形最小二乗法を用いた3次元実物体の超二次関数推定,第203回コンピュータビジョンとイメージメディア研究会,(2016, 9)
  4. 小篠裕子,八馬遼,斎藤英雄,SVMを用いた超二次関数モデル表現に基づく三次元物体認識,パターン認識・メディア理解研究会,(2016, 9)
  5. 八馬遼,小篠裕子,斎藤英雄,LMNNを用いた超二次関数表現に基づく基本形状認識,第205回コンピュータビジョンとイメージメディア研究会,(2017, 1)
  6. 番原常公,八馬遼,家永直人,小篠裕子,斎藤英雄,画像による物体検出を用いた飲食行動認識の検討,パターン認識・メディア理解研究会,(2017, 2)
  7. 八馬遼,小篠裕子,斎藤英雄,超二次関数を用いたScore Level Fusionに基づく三次元一般物体認識,パターン認識・メディア理解研究会,(2017, 2)
  8. 八馬遼,小篠裕子,斎藤英雄,物体の対称性を利用した超二次関数モデルフィッティングによる物体の不可視形状領域補完,第20回画像の認識・理解シンポジウム,広島国際会議場 ,(2017, 8)