学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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  早稲田大学  

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  早稲田大学  

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  早稲田大学   理工学部   電気通信学科  

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  早稲田大学   理工学研究科   電気通信学  

学位 【 表示 ／ 非表示 】

学位 【 表示 ／ 非表示 】

• 工学博士

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2013年

  -

  　

  - ： 中国復旦大学客員教授

• 2012年

  -

  　

  - : 中国清華大学客員教授

• 2009年

  -

  　

  - ： 上海交通大学客員教授

• 2002年

  -

  　

  - ： 早稲田大学大学院情報生産システム研究科教授

• 2000年

  -

  2002年

  ： 同研究本部長

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

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• 　

  　

  　

  情報処理学会

• 　

  　

  　

  IEEE

• 　

  　

  　

  電子情報通信学会

• 　

  　

  　

  人工知能学会

• 　

  　

  　

  IEEE

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

• 制御、システム工学

• 通信工学

• 電子デバイス、電子機器

• 制御、システム工学

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• システム情報（知識）処理

• 暗号・セキュリティ

• 電子デバイス・集積回路

• digital circuit

• Multimedia

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書籍等出版物 【 表示 ／ 非表示 】

書籍等出版物 【 表示 ／ 非表示 】

• モバイルコンピューテイング

  アスキー社  2000年

• 最新VLSIの開発設計とCAD

  ミマツデータ  1994年

• CADによるプリント配線設計技術

  ミマツデータ  1989年

• ＡＩテクノロジー

  オーム社  1986年

• VLSI Layout

  North Holland  1985年

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Misc 【 表示 ／ 非表示 】

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• Real-Time Refinement Method for Foreground Objects Detectors Using Super Fast Resolution-Free Tracking System

  Axel Beaugendre, Satoshi Goto

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES   E97A ( 2 ) 520 - 529  2014年02月

  　概要を見る

  Moving objects or more generally foreground objects are the simplest objects in the field of computer vision after the pixel. Indeed, a moving object can be defined by 4 integers only, either two pairs of coordinates or a pair of coordinates and the size. In fixed camera scenes, moving objects (or blobs) can be extracted quite easily but the methods to produce them are not able to tell if a blob corresponds to remaining background noise, a single target or if there is an occlusion between many target which are too close together thus creating a single blob resulting from the fusion of all targets. In this paper we propose an novel method to refine moving object detection results in order to get as many blobs as targets on the scene by using a tracking system for additional information. Knowing if a blob is at proximity of a tracker allows us to remove noise blobs, keep the rest and handle occlusions when there are more than one tracker on a blob. The results show that the refinement is an efficient tool to sort good blobs from noise blobs and accurate enough to perform a tracking based on moving objects. The tracking process is a resolution free system able to reach speed such as 20 000 fps even for UHDTV sequences. The refinement process itself is in real time, running at more than 2000 fps in difficult situations. Different tests are presented to show the efficiency of the noise removal and the reality of the independence of the refinement tracking system from the resolution of the videos.

  DOI

• Real-Time Refinement Method for Foreground Objects Detectors Using Super Fast Resolution-Free Tracking System

  Axel Beaugendre, Satoshi Goto

  IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES   E97A ( 2 ) 520 - 529  2014年02月

  　概要を見る

  Moving objects or more generally foreground objects are the simplest objects in the field of computer vision after the pixel. Indeed, a moving object can be defined by 4 integers only, either two pairs of coordinates or a pair of coordinates and the size. In fixed camera scenes, moving objects (or blobs) can be extracted quite easily but the methods to produce them are not able to tell if a blob corresponds to remaining background noise, a single target or if there is an occlusion between many target which are too close together thus creating a single blob resulting from the fusion of all targets. In this paper we propose an novel method to refine moving object detection results in order to get as many blobs as targets on the scene by using a tracking system for additional information. Knowing if a blob is at proximity of a tracker allows us to remove noise blobs, keep the rest and handle occlusions when there are more than one tracker on a blob. The results show that the refinement is an efficient tool to sort good blobs from noise blobs and accurate enough to perform a tracking based on moving objects. The tracking process is a resolution free system able to reach speed such as 20 000 fps even for UHDTV sequences. The refinement process itself is in real time, running at more than 2000 fps in difficult situations. Different tests are presented to show the efficiency of the noise removal and the reality of the independence of the refinement tracking system from the resolution of the videos.

  DOI

• A 995Mpixels/s 0.2nJ/pixel fractional motion estimation architecture in HEVC for UHD

  He Gang, Dajiang Zhou, Satoshi Goto

  IEEE A-SSCC     301 - 304  2014年

  DOI

• Fast Prediction Unit Selection and Mode selection for HEVC Intra Prediction

  Hemming Sun, Dajiang Zhou, Peilin Liu, Satoshi Got

  IEICE Transaction on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Science   Vol.E97-A ( No.2 )  2014年

  DOI

• Fast Prediction Unit Selection and Mode selection for HEVC Intra Prediction

  Hemming Sun, Dajiang Zhou, Peilin Liu, Satoshi Got

  IEICE Transaction on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Science   Vol.E97-A ( No.2 )  2014年

  DOI

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• STARC Research Award

  2014年  

• STARC共同研究賞

  2014年  

• ASICON功績賞

  2013年  

• ASICON Distinguished Performace Award

  2013年  

• IEEE VLSI-DAT Best Paper

  2012年  

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• Strategic Innovation Program(MEXT)

  研究期間:

  2012年

  -

  2016年

   

• 地域イノベーション戦略支援プログラム（文部科学省）

  研究期間:

  2012年

  -

  2016年

   

• スーパハイビジョン用エンコーダLSIの研究（科研費・基盤研究A)

  研究期間:

  2012年

  -

  2014年

   

  　概要を見る

  スーパハイビジョン(8Kx4K)向けエンコーダLSI化ニ関する研究

• Academia based New Industry Incubation Project

  研究期間:

  2012年

  -

  2014年

   

• 大学発新産業創出拠点プロジェクト（プロジェクト支援型）

  研究期間:

  2012年

  -

  2014年

   

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

• HEVC向け動き補償処理のメモリ構成

  電子情報通信学会 総合大会  

  発表年月： 2013年

• Human detection method by hybrid characteristic information

  発表年月： 2013年

• 複数Depth mapを用いた境界線補正によるDepth map生成

  電子情報通信学会 総合大会  

  発表年月： 2013年

• 画像コーデックLSIの技術動向と研究成果

  電子情報通信学会 VLD研究会  

  発表年月： 2013年

• 動き予測プロセッサーを低消費電力で実現する3次元ＬＳＩ

  電子情報通信学会 総合大会  

  発表年月： 2013年

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特定課題研究 【 表示 ／ 非表示 】

特定課題研究 【 表示 ／ 非表示 】

• 画像処理ＬＳＩプラトフォーム設計技術の研究

  2011年  

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  　現在の情報通信技術ではテキスト、音声、静止画像、動画像という様々なマルチメディア情報を扱っているが、データの種類、特性や重要度をほとんど考慮せず、一括して同じ処理方式を採用している。例えばマルチメディアデータ伝送を行う際に、データの内容に関わらず、データ圧縮を行い、暗号化し、誤り訂正符号化を個々に行ってデータを処理する方式が取られている。各処理を独立した異なるハード機器を用いて実行するために、無駄な計算処理、ハードウェア機器の増加、ソフトウェア処理の増大化を招き、全体の電子機器の規模が増加し、消費電力を大幅に低減できない状況となっている。また、メディアの多様化と大容量化に伴い、従来の延長上の技術では、処理するための消費電力が指数関数的に増加してしまうために、革新的な技術の開発が望まれている。　超低消費電力メディア処理SoCの実現のため、画像、暗号、誤り訂正符号の各方式の最適な分担およびアルゴリズム最適化手法、さらにはハードウェア・ソフトウェア実装最適化手法を融合させ、従来技術と比較して1/100の電力削減を図ることを目標に掲げて研究を進めた。(1)方式・アルゴリズムレベルでは、メディア処理で最も計算量を必要とする画像圧縮問題に取組み、画像の動きを予測し、必要な演算量に応じてプロセッサの周波数を動的に変化させる方式を考案してマルチコアシステム上に実装し、監視系システムへの応用において消費電力を平均46%、最大78%削減することができた。また、TV会議ではRoI(Region of Interest)方式を導入し、RoI(顔)の領域を精度よく検出・圧縮することにして、RoI以外の部分は品質は落とし、RoI部分は高品質に保つ手法を取り入れることでエンコーダの演算量を平均で76%削減した。 (2)チップ試作では、動画像符号化／復号化、誤り訂正符号、暗号を対象にLSIを試作し電力消費を大幅に削減した。動画像符号化ではハイビジョン(H.264)対応のエンコーダLSIを開発し、過去の最良なものと比較し約50%の電力削減を行った。動画像復号化に関しては4096x2160対応（H.264）デコーダLSIを試作し、従来比で約60%の電力削減を確認した。誤り訂正符号ではLDPC方式を対象にしたLDPCデコーダLSIを開発し、従来比で約90%の電力削減が行えた。また暗号ではAES暗号LSIを開発し、約50%の電力削減を確認した。顕著な成果としては以下が挙げられる。１．低消費電力ビデオエンコーダシステムマルチコアプロセッサ上に独自に開発した動き差分方式に基づくビデオエンコーダを実装し、必要な演算量に基づき、各コアの周波数（電圧）を動的に変化させる制御方式を組込んだシステムを試作した。従来方式に比べて、平均で48%、最良で78%の電力削減を達成した。ICME2010国際会議で発表し、SPIC（2011年3月号）に掲載された。またISLPED2011やICME2010でデモ展示を行い、ISOCC2010会議で優秀論文賞を受賞した。２．４ｋｘ２ｋビデオデコーダLSI概要：4096x2160対応のH.264ハイプロファイル復号LSIを開発し、60枚／秒を処理し、従来比で約60%の電力削減を行うことができた。IEEE VLSI Symposium2010で発表し、IEEE JSSC(2011年4月号)に掲載された(24)。ISPLED2010で優秀デザイン賞、VLSI Symposia2011で最優秀学生論文賞を受賞した。３．人物検出のSTPエンジン概要：早稲田大学で開発した人物検出アルゴリズムをルネサスが担当して、PC(Core2Duo@3GHz)とSTP(動的再構成プロセッサ：Stream Transpose)上に実装し、消費エネルギーを実測した。PCと比較して約98%のエネルギー削減を行うことを実証することができた。ISLPED2011を含め多数のデモ展示を行った。

• 次世代システムＬＳＩ設計実装技術の研究

  2006年  

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  H.264のフル・ハイビジョン規格（1920×1080画素）のM.E.エンコーダ用のアルゴリズムを開発するとともに、企業から技術供与を受けたメディアプロセッサーMePを活用してSiSに纏め上げる設計アーキテクチャーの開発を行ない、M.E.処理エンジン搭載のH.264のフル・ハイビジョン規格のエンコーダをSiSとして実現するためのチップ試作を実施した。平成18年10月にチップが完成した。チップは0.18μmＣＭＯＳプロセスを用い、チップサイズは5.44mmｘ4.98mmでロジック部分のゲート数は1.14Ｍゲート、SRAMは108.3Ｋバイトであった。SiDRAMは64Mbを用い、ASICとは23Gb/sのインターフェイスで接続した。MePプロセッサーを採用することで、システム全体の制御が容易に実装でき、エントロピー符号化とデブロッキングフィルターをハード化し、エンコーダエンジンとともに、64ビットのAMBAバスで相互を接続した。エンコーダチップは200MHzで動作し、消費尾電力はDRAM込みで1.4Wを達成し、H.264のフルハイビジョン向けの世界で最初に開発したエンコーダチップと言える。VLSI Circuits　2007に論文が採択され、2007年6月に発表予定である。開発したこれらの技術は今後、低消費電力を狙った携帯端末や情報家電に利用でき、共同開発した会社と製品化を図っていく予定である。更に、独自に研究していた画像処理LSI、暗号LSI、符号化LSIなどの技術を統合することにより低消費電力化を図るという提案「超低消費電力メディア処理SoCの研究」がJST・戦略的創造研究推進事業（CRESTタイプ）の情報処理システムの超低消費電力化を目指した技術革新と統合化技術（平成18年度～23年度）として採択された。本事業での成果の情報発信の効果もあり、大手IDMとベンチャー企業の共同研究のテーマが結びついてきている。具体的には画像圧縮、暗号処理、符号化処理の一体化で従来比、１／１００の低消費電力を実現しようというもので、個々の技術要素の革新とともに、システム全体の観点から超消費電力を図ることから、大きな注目を浴びている。大学発の技術を北九州学術研究都市に進出したベンチャー企業と大手IDMとで役割を分担しながら技術を育成し、次世代の製品につなげる期待が大きい。

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2006年

  -

  　

  電子情報通信学会  監事

• 2006年

  -

  　

  画像電子学会  正会員

• 　

  　

  　

  情報処理学会  正会員

• 　

  　

  　

  電子情報通信学会  フェロー

• 　

  　

  　

  IEEE  ライフフェロー

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