Yuya Moroto 研究室（北海道大学）

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Moroto研究室では、映像やセンサーデータから人間の行動や感情、視線といった複雑な情報を読み取り、予測・認識するシステムの開発を行っています。特にサッカー映像からのシュート予測、視線追跡データと脳活動の統合による感情認識、個人の視線特性に基づく注視領域の推定など、複数の異なるデータソースから得られる情報を組み合わせて活用することに重点を置いています。手法としては、グラフニューラルネットワークやRNN、Transformerなどの深層学習モデルを活用し、映像内のプレイヤー位置や顔の特徴、音声・映像・生体信号といった複数種類の情報を効果的に統合して処理しています。時系列データの双方向処理やマルチモーダルな情報の融合方法の改良に取り組んでおり、限られたデータから学習するための少数サンプル学習の手法も開発しています。これらの研究を通じて、個人差や多様性を考慮した予測・認識システムの実現を目指しています。例えば、一般的な傾向ではなく各個人の独特な視線パターンを学習することや、異なる理論体系の感情分類に対応できるロバストなシステム構築など、より柔軟で実用的な応用を可能にする基礎技術の確立を進めています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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研究成果（20 件）

[2025] [Paper] Few-shot Personalized Saliency Prediction Based on Interpersonal Gaze Patterns
DOI: https://doi.org/10.3169/mta.13.382
[2024] Masked modeling-based action event prediction considering bidirectional time-series in soccer
DOI: https://doi.org/10.1117/12.3019688
[2024] What to Do and Where to Go Next? Action Prediction in Soccer Using Multimodal Co-Attention Transformer
DOI: https://doi.org/10.1145/3689061.3689076
[2024] Snow‐ or ice‐covered road detection in winter road surface conditions using deep neural networks
DOI: https://doi.org/10.1111/mice.13233
[2024] Multimodal Shot Prediction Based on Spatial-Temporal Interaction between Players in Soccer Videos
DOI: https://doi.org/10.3390/app14114847
[2024] Multimodal Transformer Model Using Time-Series Data to Classify Winter Road Surface Conditions
DOI: https://doi.org/10.3390/s24113440
[2023] Prediction of Shoot Events by Considering Spatio-temporal Relations of Multimodal Features
DOI: https://doi.org/10.1109/icce-taiwan58799.2023.10226862
[2023] Zero-Shot Visual Sentiment Prediction via Cross-Domain Knowledge Distillation
DOI: https://doi.org/10.1109/ojsp.2023.3344079
[2023] Personalized Content Recommender System via Non-verbal Interaction Using Face Mesh and Facial Expression
DOI: https://doi.org/10.1145/3581783.3612675
[2023] Multi-View Variational Recurrent Neural Network for Human Emotion Recognition Using Multi-Modal Biological Signals
DOI: https://doi.org/10.1109/icip49359.2023.10222460

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[2023] Shoot Event Prediction in Soccer Considering Expected Goals Based on Players’ Positions
DOI: https://doi.org/10.1109/icce-taiwan58799.2023.10226874
[2023] Prediction of Shooting Events in Soccer Videos Using Complete Bipartite Graphs and Players’ Spatial-Temporal Relations
DOI: https://doi.org/10.3390/s23094506
[2022] Visual Sentiment Prediction Using Cross-Way Few-Shot Learning Based on Knowledge Distillation
DOI: https://doi.org/10.1109/icip46576.2022.9897216
[2022] Affective Embedding Framework with Semantic Representations from Tweets for Zero-Shot Visual Sentiment Prediction
DOI: https://doi.org/10.1145/3551626.3564950
[2022] Shoot Event Prediction from Soccer Videos by Considering Players’ Spatio-Temporal Relations
DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014347
[2022] Few-Shot Personalized Saliency Prediction with Similarity of Gaze Tendency Using Object-Based Structural Information
DOI: https://doi.org/10.1109/icip46576.2022.9897473
[2022] Human Emotion Recognition Using Multi-Modal Biological Signals Based On Time Lag-Considered Correlation Maximization
DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9746128
[2021] Few-Shot Personalized Saliency Prediction using Person Similarity based on Collaborative Multi-Output Gaussian Process Regression
DOI: https://doi.org/10.1109/icip42928.2021.9506583
[2021] Visual Sentiment Prediction Using Few-shot Learning via Distribution Relations of Visual Features
DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621950
[2021] Human Emotion Estimation Using Multi-Modal Variational AutoEncoder with Time Changes
DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391939

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