Multimedia Tools and Applications (MTA)
2019年2月1日
直感的かつ高速に画像検索できる手法が下記のジャーナルからopen accessとして出版されました。

Ryosuke Furuta, Naoto Inoue, and Toshihiko Yamasaki, “Efficient and Interactive Spatial-Semantic Image Retrieval,” Multimedia Tools and Applications, Springer, 2019. DOI: 10.1007/s11042-018-7148-1 (Online since Feb. 1, 2019)

http://link.springer.com/article/10.1007/s11042-018-7148-1
プロジェクトページおよびソースコードの公開 (AAAI19 paper)
2019年1月10日
AAAI2019に採択された下記の論文のプロジェクトページおよびソースコードを下記に公開しました。
Project page: https://www.hal.t.u-tokyo.ac.jp/~furuta/pub/fcn_rl/fcn_rl.html
Source code: https://github.com/rfuruta/pixelRL

Ryosuke Furuta, Naoto Inoue, Toshihiko Yamasaki, “Fully Convolutional Network with Multi-Step Reinforcement Learning for Image Processing,” https://arxiv.org/abs/1811.04323 (to be presented at AAAI19)
FIT2018論文賞受賞
2018年12月12日
築山将央君が,FIT2018 で発表した論文した下記論文に対して,
FIT論文賞を受賞しました. 

築山・伊神・入江・相澤,視覚的質問応答のための敵対的学習を用いた
多種質問解答の生成,FIT CH-006 https://www.ipsj.or.jp/award/fit_ronbun.html
IDRユーザフォーラム2018 優秀賞 受賞
2018年11月28日
下記の発表で「IDRユーザフォーラム2018 優秀賞」を受賞しました。

山田万太郎, 山崎俊彦, “深層学習を用いた不動産間取り図のグラフ化,” IDRユーザフォーラム2018

https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/2018.html
AAAI2019採択
2018年11月13日
下記の論文がAAAI2019に採択されました。

1ピクセルごとに強化学習を行い、ノイズ除去や補間、色調変換を行う研究です。1ピクセルことに強化学習のAgentを配置し、きちんと学習が行なえさらに周辺ピクセルを考慮できる手法として世界初です。

Ryosuke Furuta, Naoto Inoue, Toshihiko Yamasaki, “Fully Convolutional Network with Multi-Step Reinforcement Learning for Image Processing,” AAAI, 2019.

https://arxiv.org/abs/1811.04323 (Nov. 13, 2018)
Multimedia Tools and Applications 論文採択
2018年10月5日
Saemi Choi, Kiyoharu Aizawa, “Emotype: Expressing Emotions by Changing
Typeface in Mobile Messenger Texting” が
Multimedia Tools and Applications, Springerへ採択されました。
メッセージの活字の違いで感情表現することに関する基盤的な研究です。
MIRU2018
2018年8月8日
MIRU2018にて2件受賞しました。

・MIRUインタラクティブ発表賞
学習とフィルタリングベース手法の画素単位線形和による単一画像超解像
中村 遵介, 伊神 大貴, 山崎 俊彦(東京大学)

・MIRU学生奨励賞
小杉 哲 (東大)

https://sites.google.com/view/miru2018sapporo/
%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0/%E8%A1%A8%E5%BD%B0