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松川 徹  Matsukawa Tetsu

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 80747212
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 九州大学, システム情報科学研究院, 助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2016年度 – 2023年度: 九州大学, システム情報科学研究院, 助教
2015年度: 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分61030:知能情報学関連 / 小区分61010:知覚情報処理関連 / 人間情報学およびその関連分野 / 知覚情報処理
キーワード
研究代表者
特徴転移 / 畳込ネット / カメラ間人物照合 / 部分空間 / 少数サンプル / マハラノビス計量 / 距離計量学習 / 不変特徴量 / 畳み込みネット / 人物照合 … もっと見る / 注意機構 / 観測方向推定 / 双線形・グラスマンプーリング / 人物方向推定 / 双線系/グラスマンプーリング / 頑健性 / 不変特徴 / 空間基底 / 畳み込みニューラルネットワーク / 深層学習 / 画像認識 / 畳込ニューラルネットワーク / 次元削減 / 判別分析 / CNN特徴転移 / 画像識別 / 双線形プーリング / 融合 / 正規直交化 / 学習済みモデル / 歩行者 / 監視カメラ / CNN / 深層特徴 / 人物属性 隠す
  • 研究課題

    (4件)
  • 研究成果

    (9件)
  •  極めて少ない学習サンプルに対応した距離計量学習に基づく特徴転移研究代表者

    • 研究代表者
      松川 徹
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分61030:知能情報学関連
    • 研究機関
      九州大学
  •  特徴チャネルに対する不変性を持つ空間基底に基づく畳み込みネットの注意機構研究代表者

    • 研究代表者
      松川 徹
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2023
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分61010:知覚情報処理関連
    • 研究機関
      九州大学
  •  異なる大規模データベースで学習された深層畳込ネットを融合した特徴抽出研究代表者

    • 研究代表者
      松川 徹
    • 研究期間 (年度)
      2017 – 2020
    • 研究種目
      挑戦的研究(萌芽)
    • 研究分野
      人間情報学およびその関連分野
    • 研究機関
      九州大学
  •  多様な人物属性の事前学習に基づく深層特徴を用いた人物画像の照合と検索研究代表者

    • 研究代表者
      松川 徹
    • 研究期間 (年度)
      2015 – 2016
    • 研究種目
      若手研究(B)
    • 研究分野
      知覚情報処理
    • 研究機関
      九州大学

すべて 2021 2020 2019 2016

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Hierarchical Gaussian Descriptor with Application to Person Re-Identification2020

    • 著者名/発表者名
      Tetsu Matsukawa, Takahiro Okabe, Einoshin Suzuki, Yoichi Sato
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

      巻: PP 号: 9 ページ: 1-16

    • DOI

      10.1109/tpami.2019.2914686

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K20008
  • [学会発表] Convolutional Feature Transfer via Camera-specific Discriminative Pooling for Person Re-Identification2021

    • 著者名/発表者名
      Tetsu Matsukawa, Einoshin Suzuki
    • 学会等名
      25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2020)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K11890
  • [学会発表] 正規直交クラス代表ベクトルとの内積表現によるConvNet特徴転移2021

    • 著者名/発表者名
      松川徹, 鈴木英之進
    • 学会等名
      第24回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2021)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K20008
  • [学会発表] Convolutional Feature Transfer via Camera-specific Discriminative Pooling for Person Re-Identification2021

    • 著者名/発表者名
      Tetsu Matsukawa, Einoshin Suzuki
    • 学会等名
      25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2020)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K20008
  • [学会発表] Kernelized Cross-View Quadratic Discriminant Analysis for Person Re-Identification2019

    • 著者名/発表者名
      Tetsu Matsukawa, Einoshin Suzuki
    • 学会等名
      Sixteenth International Conference on Machine Vision Applications (MVA 2019)
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K20008
  • [学会発表] Hierarchical Gaussian Descriptor for Person Re-Identification2016

    • 著者名/発表者名
      Tetsu Matsukawa, Takahiro OKabe, Einoshin Suzuki, Yoichi Sato
    • 学会等名
      IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2016)
    • 発表場所
      アメリカ ラスベガス
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-15K16028
  • [学会発表] Person Re-Identification Using CNN Features Learned from Combination of Attributes2016

    • 著者名/発表者名
      Tetsu Matsukawa, Einoshin Suzuki
    • 学会等名
      23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR2016)
    • 発表場所
      メキシコ カンクン
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-15K16028
  • [学会発表] Hierarchial Gaussian Desceriptor for Peron Re-Identification (CVPR2016)2016

    • 著者名/発表者名
      Tetsu Matsukawa, Takahiro Okabe, Einoshon Suzuki, Yoichi Sato
    • 学会等名
      第19回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2016)
    • 発表場所
      静岡 アクトシティ浜松
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-15K16028
  • [学会発表] 階層的なガウシアン記述子を用いたカメラ間人物照合2016

    • 著者名/発表者名
      松川徹,岡部孝弘,鈴木英之進,佐藤洋一
    • 学会等名
      第6回バイオメトリクスと認識・認証シンポジウム(SBRA2016)
    • 発表場所
      東京 芝浦工業大学
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-15K16028

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