石川 博 (イシカワ ヒロシ)

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所属

理工学術院 基幹理工学部

職名

教授

ホームページ

http://hi.cs.waseda.ac.jp

兼担 【 表示 / 非表示

  • 理工学術院   大学院基幹理工学研究科

学内研究所等 【 表示 / 非表示

  • 2020年
    -
    2022年

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

学歴 【 表示 / 非表示

  •  
    -
    2000年

    ニューヨーク大学   計算機科学  

  •  
    -
    1993年

    京都大学   理学研究科   数学  

  •  
    -
    1991年

    京都大学   理学部   数学  

学位 【 表示 / 非表示

  • 京都大学   修士(理学)

  • ニューヨーク大学 (米国)   博士(計算機科学)

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2016年
    -
    継続中

    国立情報学研究所   客員教授(兼任)

  • 2010年
    -
    継続中

    早稲田大学   基幹理工学部情報理工学科   教授

  • 2009年
    -
    2013年

    JST   さきがけ研究者(兼任)

  • 2010年
     
     

    名古屋市立大学   大学院システム自然科学研究科   教授

  • 2005年
    -
    2010年

    名古屋市立大学   大学院システム自然科学研究科   助教授(准教授)

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     

    ACM

  •  
     
     

    IEEE

  •  
     
     

    電子情報通信学会

  •  
     
     

    情報処理学会

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 知能ロボティクス

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 人工知能、ディープラーニング

  • コンピュータービジョン、離散最適化、パターン解析

論文 【 表示 / 非表示

  • Optimization-Based Data Generation for Photo Enhancement

    M. Omiya, Y. Horiuchi, E. Simo-Serra, S. Iizuka, H. Ishikawa

    New Trends in Image Restoration and Enhancement Workshop (NITRE2019) at the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2019)    2019年06月  [査読有り]

  • Temporal Distance Matrices for Squat Classification

    R. Ogata, E. Simo-Serra, S. Iizuka, H. Ishikawa

    Fifth International Workshop on Computer Vision in Sports (CVsports) at the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2019)    2019年06月  [査読有り]

  • Re-staining Pathology Images by FCNN

    M. Fujitani, Y. Mochizuki, S. Iizuka, E. Simo-Serra, H. Kobayashi, C. Iwamoto, K. Ohuchida, M. Hashizume, H. Hontani, H. Ishikawa

    The 16th International Conference on Machine Vision Applications (MVA 2019)    2019年05月  [査読有り]

    DOI

  • Spectral Normalization and Relativistic Adversarial Training for Conditional Pose Generation with Self-Attention

    Y. Horiuchi, E. Simo-Serra, S. Iizuka, H. Ishikawa

    The 16th International Conference on Machine Vision Applications (MVA 2019)    2019年05月  [査読有り]

    DOI

  • Learning Photo Enhancement by Black-Box Model Optimization Data Generation

    M. Omiya, E. Simo-Serra, S. Iizuka, H. Ishikawa

    SIGGRAPH Asia 2018 Technical Briefs    2018年12月  [査読有り]

    DOI

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • "Graph Cuts—Combinatorial Optimization in Vision" (Chapter 2), Olivier Lezoray and Leo Grady ed. "Image Processing and Analysis with Graphs: Theory and Practice"

    Hiroshi Ishikawa( 担当: 共著)

    CRC Press  2012年07月 ISBN: 9781439855072

  • 実践 医用画像解析ハンドブック

    石川 博( 担当: 共著)

    オーム社  2012年

  • "Optimizing Multi-Label MRFs with Convex and Truncated Convex Priors" (Chapter 4), Andrew Blake, Pushmeet Kohli, and Carsten Rother ed. "Markov Random Fields for Vision and Image Processing"

    Hiroshi Ishikawa, Olga Veksler( 担当: 共著)

    MIT Press  2011年09月 ISBN: 9780262015776

  • 「グラフカット」(第2章, pp. 39-74) 斎藤英雄・八木康史(編)「コンピュータビジョン最先端ガイド1: Level Set, Graph Cut, Particle Filter, Tensor, AdaBoost」

    石川 博( 担当: 共著)

    アドコム・メディア  2008年12月 ISBN: 9784915851346

  • “Local Feature Selection and Global Energy Optimization in Stereo,” (Chapter 22, pp. 411-430), Rustam Stolkin ed. "Scene Reconstruction, Pose Estimation and Tracking"

    H. Ishikawa, D. Geiger( 担当: 共著)

    I-Tech Education and Publishing  2007年

受賞 【 表示 / 非表示

  • 第75回電子情報通信学会論文賞

    2019年06月   電子情報通信学会  

  • Innovative Technologies 2016特別賞「Culture」

    2016年10月   経済産業省  

  • MIRU長尾賞(最優秀論文賞)

    2009年07月  

  • Young Author Award

    2006年12月   IEEE Computer Society Japan Chapter  

  • MIRU2006 優秀論文賞

    2006年07月  

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 画像空間と画像変換学習システムの構造

    研究期間:

    2020年04月
    -
    2025年03月
     

  • 多元計算解剖学における基礎数理

    研究期間:

    2014年06月
    -
    2019年03月
     

     概要を見る

    多くの患者から撮影される様々な種類の医用画像群を利用して人体の総合理解を可能とするモデルを構築する.そのために次の事柄を研究し成果を挙げた:(1) MRIによる新しい撮像原理の開発と既存の撮像法の高精度化法,(2) 画像間の距離の数理基礎と撮影時刻や空間分解能の大きく異なる画像間の位置合わせ法,(3) 形と表面のテクスチャも考慮する臓器領域の写像法,(4)高階グラフカットや深層学習を利用する画像処理法,ならびに(5)情報幾何学による少数データからの統計モデリングの数理基礎.概要の項目(1)の成果により,脳内の電気特性分布を計測出来るようになる.このことにより脳内の腫瘍検出法が増える.また拡散MRIによる画像復元の高速化などが実現する.これらは数理工学的にも医学的にも有意義である.項目(2)により様々な画像群の統合が可能となる.例えば全身MRI画像中の膵癌腫瘍と抽出後の膵癌腫瘍の顕微鏡画像群の位置合わせが可能となった.これは膵癌の基礎研究に寄与するところが大きい.(3)(4)は医用画像より臓器などを抽出し,その結果に基づき臓器モデルを構築する際の精度を改善する.(5)は個人情報保護法などにより多量のデータを利用できないときの統計モデル解析の数理基礎を提供する

  • 高精度形状モデルを基盤とした小惑星地質活動の解析

    研究期間:

    2013年04月
    -
    2016年03月
     

     概要を見る

    本研究では,小惑星高精度形状モデル構築手法の確立,小惑星3次元地理情報システムの構築などの技術的目標を達成させる事で,小惑星イトカワのデータ解析の基盤を構築し,イトカワを代表とするrubble-pile小惑星の実態を明らかにすることを目指した.その結果,SPC法とSfM法を組み合わせた迅速かつ高精度の形状モデル構築手法を確立した他,小惑星向け3D-GISの開発に成功した.これらの基盤を活かしつつイトカワ探査データの解析を進め,表面の衝突地形の分布から,数Myr前にイトカワの全球を更新するイベントが起きていた可能性が示唆された.これは,イトカワの回収試料の分析結果とも矛盾しない

  • 構造モデル学習による一般化性能強化

    研究期間:

    2013年04月
    -
    2015年03月
     

     概要を見る

    CNNにおいては、平行移動で移り合うような神経素子は同じ値になるように訓練し、画像認識においては必須である平行移動による普遍性を持つ特徴をデータから学習させることができる。この平行移動のような一般の変換について同様の効果をめざし、構造の代数的表現と、そのデータ空間におけるセマンティクスを一様に定義することにより、生のデータの中にパターンが存在するかどうかという質問に答えることができる理論の応用を目指した理論的研究を行った。また学習アルゴリズムの応用例として、CNNとsupport vector machine (SVM)によるランドサット衛星画像中の地物認識アルゴリズムを開発した比較した

  • 高階エネルギーの近似最適化と学習

    研究期間:

    2012年04月
    -
    2015年03月
     

     概要を見る

    劣モジュラでない多値エネルギーを近似的に最小化するアルゴリズムを実現した。高階2値エネルギーを1階エネルギーに還元するアルゴリズムで、既存手法では変数を付加していたが、付加せずに還元することを可能にし、より少ないメモリでより高速な最適化を可能とした。これら高階エネルギー最小化法の応用として、肺の血管のCT画像を動脈と静脈に分けるセグメンテーションに高階エネルギーを使い、肺血管の形状をエネルギー中に表現することを可能にした。また、心臓の冠動脈中に生じるプラークと血管壁を区別したセグメンテーションを、血管内腔、プラーク、血管壁の3ラベルのラベル付け問題と考え高階エネルギーを使って高精度化した

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講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • The Future of Computer Graphics in the Age of AI and Social Media

    石川 博  [招待有り]

    Computer Graphics International   (カルガリー) 

    発表年月: 2019年06月

  • Higher-Order Random Fields for Image Segmentation

    石川 博  [招待有り]

    Computer Graphics International   (カルガリー) 

    発表年月: 2019年06月

  • Structured Prediction by Fully Convolutional Deep Neural Networks

    石川 博  [招待有り]

    Irish Machine Vision and Image Processing Conference   (ベルファースト)  Irish Pattern Recognition and Classification Society  

    発表年月: 2018年08月

  • Image Completion by CNN with Global and Local Consistency

    石川 博  [招待有り]

    SIAM Conference on Imaging Science   (ボローニャ)  Society for Industrial and Applied Mathematics  

    発表年月: 2018年06月

  • 深層学習による画像変換について

    石川 博  [招待有り]

    第7回バイオメトリクスと認識・認証シンポジウム   (東京) 

    発表年月: 2017年11月

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現在担当している科目 【 表示 / 非表示

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2020年
     
     

    European Conference on Computer Vision (ECCV2020)  Area Chair

  • 2018年
    -
    2020年

    Asian Conference on Computer Vision (ACCV2020)  Program Chair

  • 2016年
    -
    2020年

    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)研究運営委員会  幹事

  • 2016年
    -
    2020年

    IPSJ Transactions on Computer Vision Applications  Associate Editor in Chief

  • 2019年
     
     

    IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV2019)  Area Chair

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