慶應義塾研究者情報データベース

総合紹介 【 表示 ／ 非表示 】

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• ・1999年04月-2001年03月 早稲田大学理工学部　応用物理学科助手 　橋本周司教授の研究室において、顔画像認識・合成、工業用精密画像計測、 　ヒューマノイドロボットの視覚システムに関する研究に従事． ・2002年04月-2005年03月 芝浦工業大学工学部情報工学科 専任講師（青木研究室発足） 　2005年04月-2008年3月 芝浦工業大学工学部情報工学科　准教授 　顔形状・動作の３次元画像解析技術の医学・歯学応用 　衛星画像他リモートセンシングデータの統合活用に関する研究 　道路交通画像システム，高精度画像計測システムに関する研究等に従事． 　※芝浦工業大学にて、７年間で約９０名の学生の研究指導を担当 ・2008年04月-現在　慶應義塾大学理工学部電子工学科　准教授 　人物を対象とした画像計測・認識技術、及び応用システムに関する研究． 　応用先として，セキュリティ，マーケティング，医療・福祉，美容，インターフェース，エンターテイメント，自動車，等を視野に入れ，幅広い産業応用を目指す． 　人の認知機構や感性を考慮したメディア理解技術とその応用，新しい視覚センサ，ロバスト画像特徴量に関する研究等に従事． ・2013年2月-現在　株式会社イデアクエスト　取締役兼任 　慶應理工発画像センシング技術の医療分野での実用化を目指している．

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1999年04月

  -

  2002年03月

  早稲田大学, 理工学部　, 助手

• 2002年04月

  -

  2005年03月

  芝浦工業大学　, 工学部　情報工学科, 専任講師

• 2005年04月

  -

  2008年03月

  芝浦工業大学, 工学部　情報工学科, 助教授（2007より准教授）

• 2008年04月

  -

  2017年03月

  慶應義塾大学, 理工学部, 准教授

• 2013年02月

  -

  2017年03月

  株式会社イデアクエスト, 取締役

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1996年03月

  早稲田大学, 理工学部, 応用物理学科

  大学, 卒業

• 1998年03月

  早稲田大学, 理工学研究科, 物理学及応用物理学専攻

  大学院, 修了, 修士

• 2001年02月

  早稲田大学, 理工学研究科, 物理学及応用物理学専攻

  大学院, 修了, 博士

学位 【 表示 ／ 非表示 】

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• 博士（工学）, 早稲田大学, 課程, 2001年02月

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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• ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 計測工学 （Measurement Engineering）

• 情報通信 / データベース （メディア情報学・データベース）

• 情報通信 / 知覚情報処理 （知覚情報処理・知能ロボティクス）

• ライフサイエンス / 医用システム （Medical Systems）

著書 【 表示 ／ 非表示 】

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• Expert’s Gaze-Based Prediction Model for Assessing the Quality of Figure Skating Jumps

  Hirosawa S., Yamashita T., Aoki Y., Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 2024年

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  Researchers in computer vision are developing a method for Action Quality Assessment (AQA) that evaluates the quality of human actions in videos rather than identifying them. Specifically for figure skating, the task involves estimating the final scores from a video of a short program. It serves as an auxiliary assessment for judging skaters’ performances. Despite the significance of accurately predicting individual jump scores due to their substantial impact on final scores, prior studies have overlooked this aspect. Although videos concentrate on a solitary skater, they often include extraneous elements unrelated to assessing the quality. Consequently, expert humans discard non-essential data to make visually precise evaluations. Our research has illuminated the gaze patterns of judges and skaters when assessing jumps, developing a jump-performance prediction model that leverages their gaze patterns to filter out irrelevant information. In addition, we enhanced its predictive precision by incorporating kinematic data from a tracking system. The findings revealed a marked contrast in gaze patterns: skaters focused mainly on the face, while judges paid more attention to the lower body. Integrating these gaze patterns into our model improved its learning efficiency, with the model improved accuracy by assimilating the gaze data from both groups of specialists. Our work marks an innovative step towards merging human insight and artificial intelligence to tackle the challenge of jump performance evaluation in figure skating, offering valuable contributions to computer vision and sports science.

  • Access to Document (DOI)

• 画像センシングのしくみと開発がしっかりわかる教科書

  青木義満，輿水大和 他, 技術評論社, 2023年06月,  ページ数： 239

• 顔の百科事典

  丸善出版, 2015年09月

  担当範囲: 7 章 コンピュータと顔 ─顔の情報学─

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  顔を見ない日はないというくらい、「顔」は私達にとってあたり前の存在ですが、私達は一体どれほど「顔」のことを知っているのでしょうか。そのような「顔」を総合的に研究するのが「顔学」です。 顔学には、動物学や人類学をはじめ、解剖学、生理学、歯学、心理学、社会学の文化的な対象として扱われるだけでなく、演劇や美術などの芸術学、コンピュータの分野では、情報学、さらに、美容学、人相学など、実に多様な学問分野と関係しています。 本書では、私達と切り離すことのできない「顔」の、歴史的・文化的・社会的・科学的側面を中項目の事典としてまとめられていることにより、多様な分野を横断する知識にも容易にアクセスが可能になっています。 日本顔学会創立20周年記念出版として、「顔学」について体系化を行った、初めての百科事典です。

• 三次元画像センシングの新展開

  青木 義満, NTS, 2015年05月

  担当範囲: 第5章1節　色情報とレンジデータのフュージョンによる高分解能三次元レンジセンサの開発

• 電気学会125年史

  青木義満，秦　清治, 電気学会, 2013年05月

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Exploring the influence of judging experience on individual differences in figure skating jump performance evaluations: a case study of novice judges

  Hirosawa S., Kato T., Aoki Y.

  Sport Sciences for Health 22 （ 1 ）  2026年03月

  ISSN  18247490

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  Background: Judges in figure skating are tasked with evaluating the technical quality of skaters’ performances using the grade of execution (GOE) score, a process that requires rapid integration of multiple technical and qualitative visual cues under time constraints, despite the inherently subjective nature of the evaluation criteria. Previous research suggests that judging accuracy is more impacted by previous experience as an athlete. However, the influence of judging experience on individual differences in evaluation remains unclear. Aims: This study investigated whether novice judging experience reduces individual differences in figure skating jump evaluations. Methods: Three certified judges and three skaters with similar athletic abilities evaluated 30 double Axel jumps from the 2019 World Championships using video-based judging. Participants assigned GOE scores and evaluated six GOE criteria while eye movements were recorded, and individual differences were analyzed using (1) judging accuracy, (2) gaze coordinates, and (3) intraclass correlations coefficients. Results and Conclusions: Results indicated that novice judging experience was not associated with improved judging accuracy or reduced individual differences in final GOE scores. However, judging experience was associated with lower dispersion in gaze coordinates and higher intraclass correlations coefficients in GOE criterion-based evaluations. Notably, substantial individual variation persisted when evaluating jumps matched to music, suggesting a challenge for judge development programs.

  • Access to Document (DOI)

• Interaction Recognition Based on Relative Spatial Positions Between Individuals

  Suzuki M., Torimi K., Aoki Y.

  Seimitsu Kogaku Kaishi Journal of the Japan Society for Precision Engineering 92 （ 2 ） 193 - 198 2026年

  ISSN  09120289

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  Interaction recognition between multiple individuals is crucial in many practical scenarios, particularly in sports analysis, yet remains challenging due to complex dynamics and directional ambiguity. Most existing methods primarily focus on single-person actions, which are insufficient for analyzing multi-person interactions. The SportsHHI dataset, designed specifically for human-human interactions in sports videos, provides detailed annotations but faces limitations from strict subject-object direction definitions, class imbalance, and inadequate encoding of relative spatial information. To overcome these issues, this study proposes three enhancements: (1) redefining relative spatial encoding to include global positional context, (2) introducing a directionality-agnostic evaluation method suitable for bidirectional interactions, and (3) employing focal loss to address class imbalance. Experimental results on SportsHHI demonstrate the effectiveness of the proposed improvements, achieving up to an increase 2.67 at mAP compared to baseline methods.

  • Access to Document (DOI)

• BasketLiDAR: The First LiDAR-Camera Multimodal Dataset for Professional Basketball MOT

  Hayashi R., Torimi K., Nagata R., Ikeda K., Sako O., Nakamura T., Tani M., Aoki Y., Yoshioka K.

  Mmsports 2025 8th International ACM Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports    78 - 86 2025年10月

  　概要を見る

  Real-time 3D trajectory player tracking in sports plays a crucial role in tactical analysis, performance evaluation, and enhancing spectator experience. Traditional systems rely on multi-camera setups, but are constrained by the inherently two-dimensional nature of video data and the need for complex 3D reconstruction processing, making real-time analysis challenging. Basketball, in particular, represents one of the most difficult scenarios in the MOT field, as ten players move rapidly and complexly within a confined court space, with frequent occlusions caused by intense physical contact. To address these challenges, this paper constructs BasketLiDAR, the first multimodal dataset in the sports MOT field that combines LiDAR point clouds with synchronized multi-view camera footage in a professional basketball environment, and proposes a novel MOT framework that simultaneously achieves improved tracking accuracy and reduced computational cost. The BasketLiDAR dataset contains a total of 4,445 frames and 3,105 player IDs, with fully synchronized IDs between three LiDAR sensors and three multi-view cameras. We recorded 5-on-5 and 3-on-3 game data from actual professional basketball players, providing complete 3D positional information and ID annotations for each player. Based on this dataset, we developed a novel MOT algorithm that leverages LiDAR's high-precision 3D spatial information. The proposed method consists of a real-time tracking pipeline using LiDAR alone and a multimodal tracking pipeline that fuses LiDAR and camera data. Experimental results demonstrate that our approach achieves real-time operation, which was difficult with conventional camera-only methods, while achieving superior tracking performance even under occlusion conditions. The dataset is available upon request at: https://sites.google.com/keio.jp/keio-csg/projects/basket-lidar.

  • Access to Document (DOI)

• A Comprehensive Analysis of a Social Intelligence Dataset and Response Tendencies Between Large Language Models (LLMs) and Humans

  Mori E., Qiu Y., Kataoka H., Aoki Y.

  Sensors 25 （ 2 ）  2025年01月

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  In recent years, advancements in the interaction and collaboration between humans and have garnered significant attention. Social intelligence plays a crucial role in facilitating natural interactions and seamless communication between humans and Artificial Intelligence (AI). To assess AI’s ability to understand human interactions and the components necessary for such comprehension, datasets like Social-IQ have been developed. However, these datasets often rely on a simplistic question-and-answer format and lack justifications for the provided answers. Furthermore, existing methods typically produce direct answers by selecting from predefined choices without generating intermediate outputs, which hampers interpretability and reliability. To address these limitations, we conducted a comprehensive evaluation of AI methods on a video-based Question Answering (QA) benchmark focused on human interactions, leveraging additional annotations related to human responses. Our analysis highlights significant differences between human and AI response patterns and underscores critical shortcomings in current benchmarks. We anticipate that these findings will guide the creation of more advanced datasets and represent an important step toward achieving natural communication between humans and AI.

  • Access to Document (DOI)

• DynamicVLN: Incorporating Dynamics into Vision-and-Language Navigation Scenarios

  Sun Y., Qiu Y., Aoki Y.

  Sensors 25 （ 2 ）  2025年01月

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  Traditional Vision-and-Language Navigation (VLN) tasks require an agent to navigate static environments using natural language instructions. However, real-world road conditions such as vehicle movements, traffic signal fluctuations, pedestrian activity, and weather variations are dynamic and continually changing. These factors significantly impact an agent’s decision-making ability, underscoring the limitations of current VLN models, which do not accurately reflect the complexities of real-world navigation. To bridge this gap, we propose a novel task called Dynamic Vision-and-Language Navigation (DynamicVLN), incorporating various dynamic scenarios to enhance the agent’s decision-making abilities and adaptability. By redefining the VLN task, we emphasize that a robust and generalizable agent should not rely solely on predefined instructions but must also demonstrate reasoning skills and adaptability to unforeseen events. Specifically, we have designed ten scenarios that simulate the challenges of dynamic navigation and developed a dedicated dataset of 11,261 instances using the CARLA simulator (ver.0.9.13) and large language model to provide realistic training conditions. Additionally, we introduce a baseline model that integrates advanced perception and decision-making modules, enabling effective navigation and interpretation of the complexities of dynamic road conditions. This model showcases the ability to follow natural language instructions while dynamically adapting to environmental cues. Our approach establishes a benchmark for developing agents capable of functioning in real-world, dynamic environments and extending beyond the limitations of static VLN tasks to more practical and versatile applications.

  • Access to Document (DOI)

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

• 機械学習による乱流ビッグデータの特徴抽出手法の構築

  青木, 義満

  科学研究費補助金研究成果報告書 2020年

• 目的指向運動における乳幼児の視線制御と微細運動 : 11ヶ月児と18ヶ月児の比較

  青木, 義満

  慶応義塾大学大学院社会学研究科紀要 : 社会学心理学教育学 : 人間と社会の探究 （慶應義塾大学大学院社会学研究科）   （ 82 ） 17 - 35 2016年

  ISSN  0912456X

• 産学連携のカタチ

  青木, 義満

  新版 窮理図解 （慶應義塾大学理工学部）   （ 15 ）  2014年01月

• The way industry-and-academia collaboration is conducted

  青木, 義満

  New Kyurizukai （Faculty of Science and Technology, Keio University）   （ 15 ）  2014年01月

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 密集領域での動作を理解するためのハイブリッド型映像解析

  大内一成，小林大祐，中州俊信，青木義満

  東芝レビュー （東芝）  72 （ 4 ） 30 - 34 2017年09月

  機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等, 共著

• 画像センシング技術によるチームスポーツ映像からのプレー解析

  林　昌希，青木　義満

  映像情報メディア学会誌 （映像情報メディア学会）  70 （ 5 ） 710 - 714 2016年09月

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

• 人物行動認識・理解のための画像センシング技術と応用

  青木 義満

  非破壊検査 （日本非破壊検査協会）  65 （ 6 ） 254 - 260 2016年06月

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 単著

• パターン計測技術の深化と広がる産業応用 -総論-

  青木 義満

  計測と制御 （計測自動制御学会）  53 （ 7 ） 555 - 556 2014年07月

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 単著

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

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• 自由な表現と被写体の質感を維持するメイク生成モデルの開発

  帯金駿, 田川晴菜, 中川雄介, 中村理恵, 青木義満

  [国内会議]  第27回日本顔学会大会（フォーラム顔学2022）, 

  2022年09月

  , 

  口頭発表（一般）

• 不確実性を考慮したセマンティックマップの生成

  竹中悠，森巧磨，谷口恭弘，青木義満

  [国内会議]  第27回 知能メカトロニクスワークショップ, 

  2022年09月

  , 

  口頭発表（一般）

• 重要パッチ選択に基づく効率的動画認識

  鈴木 智之, 青木 義満

  [国内会議]  第25回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2022）, 

  2022年07月

  , 

  ポスター発表

• 音響信号を用いた人物の3次元姿勢推定

  川島穣, 柴田優斗, 五十川麻理子, 入江豪, 木村昭悟, 青木義満

  [国内会議]  第25回 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2022）, 

  2022年07月

  , 

  口頭発表（一般）

• 完全合成画像での学習による文書画像の影除去

  松尾祐飛，青木義満

  [国内会議]  第28回画像センシングシンポジウム（SSII2022）, 

  2022年06月

  , 

  ポスター発表

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知的財産権等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 画像処理装置，画像処理プログラムおよび画像処理方法

  出願日： 2019-105297  2019年06月 

  共同

• 危険度推定装置，危険度推定方法及び危険度推定用コンピュータプログラム

  出願日： 特願2015-005241  2015年01月 

  発行日： 特許第6418574号  2018年10月

  特許権, 共同

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• HCGシンポジウム2018 特集テーマセッション賞

  秋月 秀一(慶大)・大木 美加・バティスト ブロー・鈴木 健嗣(筑波大)・青木 義満(慶大), 2018年12月, 電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーショングループ, 床面プロジェクションに伴う動的な環境変化に対応する人物追跡技術

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

• HCGシンポジウム2018 優秀インタラクティブ発表賞

  秋月 秀一(慶大)・大木 美加・バティスト ブロー・鈴木 健嗣(筑波大)・青木 義満(慶大), 2018年12月, 電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーショングループ, 床面プロジェクションに伴う動的な環境変化に対応する人物追跡技術

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

• 精密工学会沼田記念論文賞

  加藤直樹，箱崎浩平，里雄二，古山純子，田靡雅基，青木ヨシミツ, 2018年03月, 精密工学会, 畳み込みニューラルネットワークによる距離学習を用いた動画像人物再同定

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

• IWAIT2018 Best Paper Award

  Ryunosuke Kurose, Masaki Hayashi, Yoshimitsu Aoki, 2018年01月, IWAIT2018

  受賞区分： 国内外の国際的学術賞

• IES-KCIC2017 Best Paper Award

  Siti Nor Khuzaimah Amit, Yoshimitsu Aoki, 2017年09月, IEEE Indonesia Section, Disaster Detection from Aerial Imagery with Convolutional Neural Network

  受賞区分： 国内外の国際的学術賞

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 電気情報工学実践研究活動Ｂ

  2026年度

• 画像工学

  2026年度

• 総合デザイン工学特別研究第１

  2026年度

• 画像工学特論

  2026年度

• 総合デザイン工学修士研究１

  2026年度

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社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

• 画像情報教育振興協会

  2013年07月

  -

  2015年03月

• 独立行政法人 交通安全環境研究所

  2009年12月

  -

  2012年03月

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

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• International Symposium on Optomechatronic Technologies 2013, 

  2013年04月

  -

  2013年11月

• International Workshop on Advanced Image Technology 2013(IWAIT2013), 

  2013年01月

  -

  2013年09月

• 11th International Conference on Quality Control by Artificial Vision(QCAV2013), 

  2012年12月

  -

  2013年05月

• 3rd International Conference on 3D Body Scanning Technologies, 

  2012年06月

  -

  2012年10月

• 計測自動制御学会パターン計測部会, 

  2012年04月

  -

  継続中

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2017年04月

  -

  継続中

  NEDO技術委員, NEDO

• 2016年07月

  -

  2016年11月

  Optics & Photonics Japan 2016　推進委員, 日本光学会

• 2016年07月

  -

  2016年12月

  Program committee member, International Workshop on Human Tracking and Behavior Analysis 2016

• 2015年09月

  -

  2016年08月

  第22回画像センシングシンポジウム　実行委員長, 画像センシング技術研究会

• 2014年09月

  -

  2015年08月

  第21回画像センシングシンポジウム　実行委員長, 画像センシング技術研究会

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