Profile

長谷川 昂宏 (Takahiro Hasegawa)

博士 (工学)

研究分野 : Computer Vision, Pattern Recognition, Robot Vision

学術論文誌

  • テンソル分解を用いた視点合成特徴量記述フィルタ群の畳み込み処理の効率化 [Link to paper]
河合 康平, 長谷川 昂宏, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 電子情報通信学会論文誌, vol. J103-D, no. 2, pp. 52-60, 2020.
  • Graspabilityを導入したDCNNによる物体把持位置検出 [Link to abstract]
荒木 諒介, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, 堂前 幸康, 川西 亮輔, 関 真規人 日本ロボット学会誌, vol. 36, no. 8, pp. 559-566, 2018.
  • Convolutional Neural Networkによる把持位置に基づいたマルチクラス物体認識 [Link to abstract]
長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, 秋月 秀一, 橋本 学, 堂前 幸康, 川西 亮輔 日本ロボット学会誌, vol. 36, no. 5, pp. 349-359, 2018. 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 安倍 満, 吉田 悠一, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 電子情報通信学会論文誌, vol. J98-D, no. 4, pp. 560-570, 2015.

国際会議 (Main Conference)

  • Fast and Precise Detection of Object Grasping Positions with Eigenvalue Templates [Link to paper]
Kousuke Mano, Takahiro Hasegawa, Takayoshi Yamashita, Hironobu Fujiyoshi, and Yukiyasu Domae International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 4403-4409, 2019. *Robotics and Automation Society Japan Joint Chapter Young Award
  • Compactification of Affine Transformation Filter Using Tensor Decomposition [Link to paper]
Kohei. Kawai, Takahiro Hasegawa, Yuji Yamauchi, Takayoshi Yamashita, and Hironobu Fujiyoshi International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2162-2166, 2018.
  • Guided Filtering Using Reflected IR Image for Improving Quality of Depth Image [Link to paper]
Takahiro Hasegawa, Ryoji Tomizawa, Yuji Yamauchi, Takayoshi Yamashita, and Hironobu Fujiyoshi Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP), vol. 3, pp. 33-39, 2016. Takahiro Hasegawa, Mitsuru Ambai, Kohta Ishikawa, Gou Koutaki, Yuji Yamauchi, Takayoshi Yamashita, and Hironobu Fujiyoshi International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 585-593, 2015. Acceptance rate : 27.62%
  • Fast 3D Edge Detection by Using Decision Tree from Depth Image [Link to paper]
Masaya Kaneko, Takahiro Hasegawa, Yuji Yamauchi, Takayoshi Yamashita, Hironobu Fujiyoshi, and Hiroshi Murase International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 1314-1319, 2015. Acceptance rate : 46% Takahiro Hasegawa, Yuji Yamauchi, Mitsuru Ambai, Yuichi Yoshida, and Hironobu Fujiyoshi International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 5611-5615, 2014. Acceptance rate : 44%

国際会議 (Workshop)

Hironobu Fujiyoshi, Takayoshi Yamashita, Yuji Yamauchi, Takahiro Hasegawa, Manabu Hashimoto, Shuichi Akizuki, Yukiyasu Domae, and Ryosuke Kawanishi Warehouse Picking Automation Workshop at ICRA, 2017.
  • Combined Point Cloud and Appearance-Based Object Detection for Grasping Rigid and Non-Rigid Objects [Link to official site]
Hironobu Fujiyoshi, Takayoshi Yamashita, Yuji Yamauchi, Ryuei Murata, Takahiro Hasegawa, Masaya Kaneko, Yusuke Murai, Manabu Hashimoto, Shuichi Akizuki, Masanobu Nagase, Yasunori Sakuramoto, Takei Takei, Shun Itoh, Yukiyasu Domae, Ryosuke Kawanishi, Koji Shiratsuchi, and Rintaro Haraguchi, International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshop, 2015.

国内発表

  • 固有値テンプレートによる把持位置検出の高速化と高精度化
真野 航輔, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, 堂前 幸康, 川西 亮輔, 関 真規人 ロボット学会学術講演会, 2018.
  • テンソル分解による視点合成フィルタ群のコンパクト化 [Link to paper]
河合 康平, 長谷川 昂宏, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 画像センシングシンポジウム (SSII), 2018.
  • 固有値テンプレートによる高分解能把持姿勢推定 [Link to paper]
真野 航輔, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, 川西 亮輔, 関 真規人, 堂前 幸康 画像センシングシンポジウム (SSII), 2018.
  • Objectnessを導入したSSDによる未知クラスアイテムの認識 [Link to paper]
荒木 諒介, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, 堂前 幸康 動的画像処理実利用化ワークショップ (DIA), 2018.
  • テンソル分解を用いた特徴量記述フィルタの削減と記述
河合 康平, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 情報学ワークショップ (WiNF), 2017.
  • Objectnessを導入したSSDによる学習データに含まれない未知クラスアイテムの検出
荒木 諒介, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, 橋本 学, 堂前 幸康 情報学ワークショップ (WiNF), 2017.
  • 固有値テンプレート法によるFast Graspability Evaluationの高速化 [Link to paper]
真野 航輔, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, 堂前 幸康, 川西 亮輔, 関 真規人 ロボット学会学術講演会, 2017.
  • 特異値分解に基づくコンパクトなアフィン画像特徴記述
河合 康平, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 電気関係学会東海支部連合大会, 2017. ※電気学会優秀論文発表賞B賞 受賞
  • アフィン変換特徴量記述子と下界算出に基づく距離計算によるキーポイントマッチング
長谷川 昂宏, 安倍 満, 上瀧 剛, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2017. ※学生奨励賞 受賞
  • 把持のしやすさを考慮した物体把持位置検出の高精度化
荒木 諒介, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, 堂前 幸康, 川西 亮輔, 関 真規人 情報学ワークショップ (WiNF), 2016. ※優秀論文賞 受賞
  • Graspabilityを導入したDCNNによる物体把持位置検出
荒木 諒介, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘, 堂前 幸康, 川西 亮輔, 関 真規人 日本ロボット学会学術講演会, 2016.
  • 画像マッチングのための因子分解による局所特徴量表現
長谷川 昂宏, 安倍 満, 石川 康太, 上瀧 剛, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2016.
  • Heterogeneous Learningによるオブジェクトネスと物体把持位置の検出 [Link to paper]
長谷川 昂宏, Xuanyi Sheing, 荒木 諒介, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 画像センシングシンポジウム (SSII), 2016. 安倍 満, 長谷川 昂宏, 藤吉 弘亘 パターン認識・メディア理解 (PRMU) 研究会, vol. 115, no. 388, pp. 53-73, 2015.
  • IR反射強度画像を用いたガイデットフィルタによる距離画像の高品質化 [Link to paper]
長谷川 昂宏, 富沢 凌二, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 画像センシングシンポジウム (SSII), 2015.
  • 決定木を用いた距離画像からの高速な三次元エッジ検出 [Link to paper]
金子 将也, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 ロボティクスシンポジア, pp. 417-423, 2015.
  • 決定木を用いた距離画像からの多クラスエッジ検出
金子 将也, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 電気関係学会東海支部連合大会, 2014.
  • 決定木を用いた距離画像からの高速なエッジ検出 [Link to paper]
金子 将也, 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 山下 隆義, 藤吉 弘亘 画像センシングシンポジウム (SSII), 2014.
  • Cascaded FASTによる高速なキーポイント検出
長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 藤吉 弘亘 電気関係学会東海支部連合大会, 2013.
  • Cascaded FASTとCARDによる高速な2画像間の対応付け (デモ発表)
長谷川 昂宏, 安倍 満, 山内 悠嗣, 吉田 悠一, 藤吉 弘亘 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2013. 長谷川 昂宏, 山内 悠嗣, 安倍 満, 吉田 悠一, 藤吉 弘亘 画像センシングシンポジウム (SSII), 2013. ※オーディエンス賞 受賞

招待講演

川西 亮輔, 堂前 幸康, 児島 諒, 白土 浩司, 原口 林太郎, 秋月 秀一, 橋本 学, 長谷川 昂宏, 藤吉 弘亘 精密工学会 第383回講習会, 2016. Takahiro Hasegawa, Mitsuru Ambai, Kohta Ishikawa, Gou Koutaki, Yuji Yamauchi, Takayoshi Yamashita, and Hironobu Fujiyoshi Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU), 2016.

記事

堂前 幸康, 川西 亮輔, 児島 諒, 白土 浩司, 原口 林太郎, 藤吉 弘亘, 長谷川 昂宏, 橋本 学, 秋月 秀一 ロボコンマガジン9月号, No. 107, pp. 15-17, オーム社, 2016.

学位論文

  • 博士論文 : 局所特徴量の因子分解表現によるキーポイントマッチングの高精度化に関する研究 [Link to thesis]
  • 修士論文 : 画像特徴点のアフィン不変な多次元スケール推定に関する研究 [Link to abstract]
  • 卒業論文 : Cascaded FASTによる特徴点検出 [Link to abstract]

表彰

画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) 2017
  • Amazon Picking Challenge Travel Reimbursement Awards
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2015 パターン認識・メディア理解 (PRMU) アルゴリズムコンテスト 2013 画像センシングシンポジウム (SSII) 2013

Amazon Rbotics Challenge

  • Amazon Robotics Challenge 2017 : Stow task 第3位 / 16チーム
[Link to summary video] [Link to our team video] [Link to report paper] [Link to dataset for vision recognition]
  • Amazon Picking Challenge 2016 : Stow task 第11位 / 16チーム, Pick task 第8位 / 16チーム
[Link to summary video] [Link to report paper]
  • Amazon Picking Challenge 2015 : 第6位 / 30チーム
[Link to project page] [Link to our team video] [Link to dataset for vision recognition]