早稲田大学 知覚情報システム・メディアインテリジェンス研究室

植木 一也

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GCS研究機構 招聘研究員,明星大学情報学部情報学科 准教授

明星大学 植木研究室  

一般物体認識、映像理解技術の研究に従事。特に、アメリカ国立標準技術研究所(NIST)が主催しているTRECVIDワークショップに積極的に関わり、大量映像への意味索引付けの研究に力を入れている。

略歴

  • 1999.3 東北大学大学院 情報科学研究科 修士課程修了
  • 1999.4 NECソフトウェア(現NECソリューションイノベータ)入社
    主に顔認識,パターン認識に関する研究に従事
  • 2007.7 早稲田大学 理工学研究科 博士課程修了 博士(工学)
  • 2013.4 早稲田大学 理工学術院 情報通信学科 助教
  • 2017.4 明星大学 情報学部 情報学科 准教授

 

主要論文

  1. Kazuya Ueki,Tetsunori Kobayashi, “Waseda at TRECVID 2015: Semantic
    Indexing, ” notebook paper of the TRECVID 2015 Workshop, Gaithersburg,
    MD, USA, Nov. 16-18, 2015.
  2. 植木 一也,白石 洋平,俵 直弘,小林 哲則,”付加情報付き局所特徴量を用いた画像カテゴリ識別の向上,” 精密工学会誌, vol.80,
    no.12, 2014.
  3. Kazuya Ueki, Masashi Sugiyama, and Yasuyuki Ihara,“Perceived ageestimation from face images,
    ”In G. Chetty and J. Yang (Eds.), Advanced
    Biometric Technologies, Chapter 16, pp.325-342, InTech, Rijeka, Croatia, 2011. (書籍)
  4. Kazuya Ueki, Masashi Sugiyama, Yasuyuki Ihara, “A semi-supervised
    approach to perceived age prediction from face images,” IEICE
    Transactions on Information and Systems, vol.E93-D, no.10,
    pp.2875-2878, 2010.
  5. Kazuya Ueki, Masashi Sugiyama, Yasuyuki Ihara, “Lighting condition
    adaptation for perceived age estimation,” IEICE Transactions on
    Information and Systems, vol.E93-D, no.2, pp.392-395, 2010.
  6. Kazuya Ueki, Masakazu Miya, Tetsuji Ogawa, and Tetsunori Kobayashi,
    “Class distance weighted locality preserving projection for automatic
    age estimation,” Proceesings of the IEEE international conference on
    Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS2008), October 2008.(Best paper)
  7. Kazuya Ueki and Tetsunori Kobayashi, “Gender classification based on
    integration of multiple classifiers using different features of facial
    and neck images,” The Journal of The Institute of Image Information
    and Television Engineers, vol.61, no.12, pp.1803-1809, December 2007.
  8. Kazuya Ueki and Tetsunori Kobayashi, “Fusion-based age-group
    classification method using multiple two-dimensional feature
    extraction algorithms,” IEICE Transactions on Information and Systems,
    vol.E90-D, no.6, pp.923-934, 2007.

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