Graduate School of Science and Engineering（Engineering）
理工学専攻（情報工学）
日本語
Update date：2025/01/06
Senior Assistant Professor
Isshiki Masaharu

Research History

  1. 2007/04-2009/03東京工業大学精密工学研究所研究支援推進員
  2. 2009/04-2010/03東京工業大学精密工学研究所科学研究費研究員
  3. 2010/04-present愛媛大学

Education

  1. Ehime University1998/042002/03graduated
  2. Ehime University2002/042004/03completed
  3. Ehime University2004/042007/03completed

Degree

  1. 博士（工学）愛媛大学

Research Areas

Research Interests

  1. Image Processing
  2. Virtual Reality

Research Projects

  1. 樹体情報の可視化とせん定シミュレータの開発2022/04-2023/03
  2. 日本学術振興会科学研究費助成事業 基盤研究(C)ミュオグラフィを用いた古墳の内部調査に関する研究基盤研究(C)2021/04-2024/03新世代ミュオグラフィを用いた未発掘の古墳の透視実験を開始するとともに、古墳の内部構造の検出を目的とした、画像処理とシミュレーション技術の開発に着手した。 計測と解析は、岡山市造山古墳を対象に行った。同古墳は5世紀前半に建造された墳丘長350m、高さ29m の前方後円墳であり、全国第4位の規模を持つ大型古墳である。しかしながら、古墳内部は未発掘であり解明されていない。今回の計測実験では、石室が存在すると見込まれる後円部を中心に、2地点からミュオンの透過数をカウントした。第１次計測（2021.4.24開始）と第２次計測（2022.1.29開始）により、それぞれ93 日および91 日分の採取データから透過画像を生成した（第2次地点での計測は現在も継続中）。計測範囲は、500mrad（57.2度）×250mrad（28.6度）であり、ミュオンの透過画像の解像度は、128×64画素である。 古墳の3次元モデルとして、造山古墳等高線図（岡山市文化財課）のベクトルデータよりポリゴンモデルを作成した。次に、装置の位置に同じ画角のカメラを設置してレイキャスティングによるレンダリングを行った。ここでは、ミュオンの透過長の分布を得るために、ポリゴンモデルをボクセル化し、レイに沿ってボクセルの数をカウントした。石室は、4～5 世紀の大型古墳の竪穴式石室を想定して、石室と石棺の空洞を古墳の内部に設定した。計測結果と比較することにより、内部構造の推定の基本となるデータを得た。 今回の研究期間では、透視実験および石室を仮定した透過シミュレーションまでを実施し、透過画像の解釈のための基本データを得た。ただし、透過画像のノイズ除去を行う必要があり、MRF モデルを用いた確率的画像処理の適用を検討中である。
  3. Japan Society for the Promotion of ScienceGrants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Challenging Exploratory ResearchReal-time tsunami evacuation experience simulator supported by a physical numarical simulationGrant-in-Aid for Challenging Exploratory Research2015/04-2017/03When the Nankai Trough Earthquake occurs, there is a high risk that a tsunami of about the same level as at the time of the Great East Japan Earthquake. It is difficult to protect human life only by hard disaster prevention, effective soft disaster prevention is important for zero victims. On the other hand, research to solve the tsunami uphill phenomenon especially to the land as a three-dimensional problem is being promoted, and using supercomputers. It is becoming possible to calculate at intervals of less than 1m resolution. In order to make effective use of the high resolution / high accuracy tsunami calculation result to soft disaster prevention, We developed a real-time tsunami evacuation experience simulator with a wearable head mounted display and a walk controller.
  4. Japan Society for the Promotion of ScienceGrants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)Multi-scale tsunami run-up analysis to extract local information contributing to disaster prevention from global tsunami propagation analysisGrant-in-Aid for Scientific Research (B)2014/04-2017/03On March 11, 2011, the huge tsunami caused by the great east Japan earthquake devastated many infrastructures in pacific coast of north eastern Japan. Particularly, the damage of outflow of bridge girders caused a traffic disorder and these collapse behaviours led to delay of recovery after the disaster.After 2011 tsunami, disaster prevention and mitigation techniques are actively developing in coastal infrastructures and establishing prediction method for tsunami disaster is one of the severe issues toward the next millennium tsunami. In this study, a multi -level and - physics tsunami simulator based on the Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) Method has been developed. The last level (Level-2) can treat multi-physics problem, and the simulator can predict bridge wash out accidents during tsunami by using one of the modules of multi-physics simulation. Each level can be connected by a proposed virtual wave maker.
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Books and Other Publications

  1. 大学発 産業界行 シーズ(研究成果)探訪(vol.221)果実の形状等級判定の自動化に向けて一色 正晴愛媛ジャーナル2017/120918-7529
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Papers

  1. Abnormal Driving Behavior Detection Using ST-GCN2024/10Munetsugu Yuki Kinoshita Koji Isshiki MasaharuIEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems144/ 10, 962-96810.1541/ieejeiss.144.962URLURL_2The Institute of Electrical Engineers of JapanThe purpose of this study is to automatically detect abnormal driving behavior from in-vehicle camera video. The previous method used a Multi-stream CNN based on the original image and optical flow. However, this dataset could not outperform the accuracy rate of a CNN using the original image as input. Therefore, we propose a method to improve the accuracy of Abnormal driving behavior detection by using ST-GCN with skeleton as input and combining it with CNN using the original image as input. Furthermore, we prepared two input coordinate systems (Cartesian and polar coordinates) and four data augmentations (affine transformation, left-right flipping, dropout for joints, and adding Gaussian noise) for ST-GCN. we investigated combinations of ST-GCN input coordinate systems and data augmentations that are effective for this task.
  2. Data Augmentation and Ensemble Model for Benign and Malignant Diagnosis of Parotid Tumors in Deep Learning2024/09Ryotaro Masaki Koji Kinoshita Masaharu IsshikiThe 11th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2024Research paper (international conference proceedings)
  3. Tracking Method for Building Cooperative Behavior Models in Event Clean up Tasks2024/09Kotaro Yamatogi Koji Kinoshita Masaharu IsshikiThe 11th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2024Research paper (international conference proceedings)
  4. Estimating Displacement of a Person Using Deep Learning2024/08Ichiro Ohota Koji Kinoshita Masaharu IsshikiProceedings of the SICE Annual Conference 2024Research paper (international conference proceedings)
  5. 超音波アレイプローブを用いたコンクリート内部の映像化と3Dキャプチャモデルへの重畳—Ultrasonic Imaging in Concrete Using Matrix Array Probe and Its Superimposition on Captured 3D Model—第1回NDE 4.0シンポジウム2024/07中畑 和之 一色 正晴 井門 俊 浅川 濯 伊津美 隆 大平 克己非破壊検査 : journal of the Japanese Society for Non-destructive Inspection / 日本非破壊検査協会 編73/ 7, 286-292URLURL_2東京 : 日本非破壊検査協会
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Presentations

  1. Examination of a system for the experience of pruning in the VR space電気学会研究会資料(Web)2023
  2. Compressing Volumetric Data by Using Autoencoder電気学会研究会資料(Web)2023
  3. A Classification Method for Microorganisms with and without Eggs by Deep Learning and Image-Thinning電気学会研究会資料(Web)2023
  4. 微生物検出のためのクロマキー合成によるデータ拡張手法の提案—Dataset expansion method using chromakey synthesis for microorganism detection—知覚情報研究会・複合現実型実応用および一般電気学会研究会資料. PI = The papers of Technical Meeting on "Perception Information", IEE Japan, / 知覚情報研究会 [編]2022/06
  5. 微生物検出のためのクロマキー合成によるデータ拡張手法の提案電気学会研究会資料. PI = The papers of Technical Meeting on "Perception Information", IEE Japan, / 知覚情報研究会 [編]2022/06URL
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Awards

  1. 2022/06第27回計算工学講演会グラフィックスアワード特別賞（Hexagon Digital Twin賞）
  2. 2022/06/03第27回計算工学講演会グラフィックスアワード特別賞（Hexagon Ditital Twin賞）熊本地震における斜面崩壊の始まりから終わりまで
  3. 2018/06第23回計算工学講演会グラフィックスアワード 動画賞
  4. 2018/06第23回計算工学講演会グラフィックスアワード 最優秀賞
  5. 2009/03マルチメディア・仮想環境基礎研究会　ベストペーパー賞
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Allotted Class

  1. 2024Fundamental Computer Science
  2. 2024Fundamental Computer Science
  3. 2024Fundamental Computer Science
  4. 2024Fundamental Computer Science
  5. 2024Fundamental Computer Science
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Professional Memberships

  1. 2016/02-present電気学会
  2. 2015/08-2021/12計測自動制御学会
  3. 2014/10-presentヒューマンインタフェース学会
  4. 2010/12-2022/03/31映像情報メディア学会
  5. 2010/09-present情報処理学会
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