斎藤　英雄 （ サイトウ　ヒデオ ）

Saito, Hideo

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所属（所属キャンパス）

理工学部 情報工学科 （ 矢上 ）

職名

教授

HP

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Scopus 論文情報  
総論文数: 543 総引用数: 3794 h-index: 29

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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1992年04月
    -
    1995年03月

    慶應義塾大学（理工学部） ,助手

  • 1994年04月
    -
    1997年08月

    日本体育大学 ,非常勤講師

  • 1995年04月
    -
    2001年03月

    慶應義塾大学（理工学部） ,専任講師

  • 1997年08月
    -
    1999年08月

    米国カーネギーメロン大学 ,訪問研究員

  • 2001年04月
    -
    2006年03月

    慶應義塾大学　理工学部　助教授

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1987年03月

    慶應義塾大学, 理工学部, (電気工学科)

    大学, 卒業

  • 1989年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 電気工学専攻

    大学院, 修了, 修士

  • 1992年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 電気工学専攻

    大学院, 修了, 博士

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 工学, 慶應義塾大学, 1992年03月

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 通信工学 （情報通信工学）

  • 情報通信 / 情報学基礎論 （計算機科学）

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • コンピュータビジョン

  • パターン認識

  • ヒューマンインタフェース

  • 画像処理

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

  • 人工生命「５．３　金融市場シミュレーションへの応用」分担

    尹　煕元，斎藤英雄，棚橋隆彦, 同文書院　編　井上春樹, 2002年

    　概要を見る

    金融市場の株価の変動をGAを用いて解析する手法を提案し，実際の価格変動データを利用して解析結果の妥当性を検討した．

  • 'アドバンスド・センサ・ハンドブック, 「9-2-2 CT手法の産業応用」分担'

    '斎藤英雄, 中島真人', 培風館, 1994年

    　概要を見る

    CT手法の産業応用例について解説した。

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • 3D Gaussian Reference Parts for Robust Free-Viewpoint Visual Inspection

    Ito K., Ueda S., Mori S., Sugano J., Adachi H., Saito H.

    IEEE Access 14   37885 - 37896 2026年

    　概要を見る

    Machine vision systems are crucial for quality control in manufacturing, ensuring that products meet standards through automatic in-line visual inspections. While reference images are typically used as benchmarks for comparison, a significant challenge arises when objects arrive at inspection points in misaligned orientations. This misalignment can lead to erroneous decisions by automated systems, resulting in false positives or negatives that increase waste and slow production. To address this issue, we propose a visual inspection pipeline that leverages recent machine-learning-based approaches. Our pipeline virtually reorients a 3D reference to the inspection target's orientation for comparison, effectively addressing the misalignment issue. Specifically, it integrates 3D Gaussian Splatting and MASt3R, enabling a robust 3D-based defect detection system that uses only a single camera sensor, thereby moving beyond traditional 2D image-based methods. We validated our approach in real-world scenarios by testing it on 20 synthetic objects and real industrial parts. The proposed pipeline maintains accuracy and processing speed comparable to those of existing methods.

  • 3D Gaussian Reference Parts for Robust Free-Viewpoint Visual Inspection

    Ito K., Ueda S., Mori S., Sugano J., Adachi H., Saito H.

    IEEE Access 14   37885 - 37896 2026年

    　概要を見る

    Machine vision systems are crucial for quality control in manufacturing, ensuring that products meet standards through automatic in-line visual inspections. While reference images are typically used as benchmarks for comparison, a significant challenge arises when objects arrive at inspection points in misaligned orientations. This misalignment can lead to erroneous decisions by automated systems, resulting in false positives or negatives that increase waste and slow production. To address this issue, we propose a visual inspection pipeline that leverages recent machine-learning-based approaches. Our pipeline virtually reorients a 3D reference to the inspection target's orientation for comparison, effectively addressing the misalignment issue. Specifically, it integrates 3D Gaussian Splatting and MASt3R, enabling a robust 3D-based defect detection system that uses only a single camera sensor, thereby moving beyond traditional 2D image-based methods. We validated our approach in real-world scenarios by testing it on 20 synthetic objects and real industrial parts. The proposed pipeline maintains accuracy and processing speed comparable to those of existing methods.

  • 3D Gaussian Reference Parts for Robust Free-Viewpoint Visual Inspection

    Ito K., Ueda S., Mori S., Sugano J., Adachi H., Saito H.

    IEEE Access 14   37885 - 37896 2026年

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    Machine vision systems are crucial for quality control in manufacturing, ensuring that products meet standards through automatic in-line visual inspections. While reference images are typically used as benchmarks for comparison, a significant challenge arises when objects arrive at inspection points in misaligned orientations. This misalignment can lead to erroneous decisions by automated systems, resulting in false positives or negatives that increase waste and slow production. To address this issue, we propose a visual inspection pipeline that leverages recent machine-learning-based approaches. Our pipeline virtually reorients a 3D reference to the inspection target's orientation for comparison, effectively addressing the misalignment issue. Specifically, it integrates 3D Gaussian Splatting and MASt3R, enabling a robust 3D-based defect detection system that uses only a single camera sensor, thereby moving beyond traditional 2D image-based methods. We validated our approach in real-world scenarios by testing it on 20 synthetic objects and real industrial parts. The proposed pipeline maintains accuracy and processing speed comparable to those of existing methods.

  • 3D Gaussian Reference Parts for Robust Free-Viewpoint Visual Inspection

    Ito K., Ueda S., Mori S., Sugano J., Adachi H., Saito H.

    IEEE Access 14   37885 - 37896 2026年

    　概要を見る

    Machine vision systems are crucial for quality control in manufacturing, ensuring that products meet standards through automatic in-line visual inspections. While reference images are typically used as benchmarks for comparison, a significant challenge arises when objects arrive at inspection points in misaligned orientations. This misalignment can lead to erroneous decisions by automated systems, resulting in false positives or negatives that increase waste and slow production. To address this issue, we propose a visual inspection pipeline that leverages recent machine-learning-based approaches. Our pipeline virtually reorients a 3D reference to the inspection target's orientation for comparison, effectively addressing the misalignment issue. Specifically, it integrates 3D Gaussian Splatting and MASt3R, enabling a robust 3D-based defect detection system that uses only a single camera sensor, thereby moving beyond traditional 2D image-based methods. We validated our approach in real-world scenarios by testing it on 20 synthetic objects and real industrial parts. The proposed pipeline maintains accuracy and processing speed comparable to those of existing methods.

  • 8th ACM International Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports (ACM MMSports'25)

    Lienhart R., Moeslund T.B., Saito H.

    Mm 2025 Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia Co Located with mm 2025    14288 - 14290 2025年10月

    　概要を見る

    The 8th ACM International Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports is held in Dublin, Ireland on October 28th, 2025. It is co-located with ACM Multimedia 2025. The goal of this workshop is to bring together researchers and practitioners from academia and industry to address challenges and report progress in mining, analyzing, understanding, and visualizing the multimodal data in sports. The combination of sports and modern technology offers a novel and intriguing field of research with promising approaches for visual broadcast augmentation as well as understanding, statistical analysis, and evaluation in amateur and professional sports. There is a lack of research communities focusing on the fusion of multiple modalities. Thus, this workshop series on multimedia content analysis in sports aims to contribute to the closure of this research gap by bringing together the breadth and depth of these diverse approaches to stimulate each other with new ideas and foster research progress.

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

  • デジタルヒューマンモデルを用いた深層学習による物体組込型カメラ画像からの把持姿勢推 定

    稲生健太郎，家永直人，杉浦裕太，斎藤英雄，宮田なつき，多田充徳

    [国内会議]  2018年電子情報通信学会総合大会, 

    2018年03月
    , 

    ポスター発表, 電子情報通信学会

  • 3D スキャン点群の建物のセグメンテーション

    王　麒雁，楊　亮，斎藤英雄，木下久史

    [国内会議]  2018年電子情報通信学会総合大会, 

    2018年03月
    , 

    ポスター発表, 電子情報通信学会

  • 3次元点群を用いた単一視点画像による絶対スケール測定

    安藤隆平、斎藤英雄

    [国内会議]  動的画像処理実利用化ワークショップ2018 （中京大学 名古屋キャンパス） , 

    2018年03月
    , 

    口頭発表（一般）, 精密工学会 画像応用技術専門委員会

  • 距離カメラ付きスマートフォンを用いた人体の足の3次元形状計測

    小林巧、家永直人、杉浦裕太、斎藤英雄、宮田なつき、多田充徳

    [国内会議]  動的画像処理実利用化ワークショップ2018 （中京大学 名古屋キャンパス） , 

    2018年03月
    , 

    口頭発表（一般）, 精密工学会 画像応用技術専門委員会

  • 球面ドロネー三角形分割法を用いた3D-LiDAR点群の領域分割処理法

    田中季晃、大石圭、中島由勝、斎藤英雄

    [国内会議]  動的画像処理実利用化ワークショップ2018 （中京大学 名古屋キャンパス） , 

    2018年03月
    , 

    口頭発表（一般）, 精密工学会 画像応用技術専門委員会

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • ニューロモーフィックビジョンを用いた超高速現象の計測と可視化

    2023年04月
    -
    2027年03月

    斎藤 英雄, 基盤研究(B), 補助金,  研究代表者

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • フェロー

    2017年03月, 電子情報通信学会

  • Best Paper

    Yusuke Nakayama, Hideo Saito, Masayoshi Shimizu, and Nobuyasu Yamaguchi, 2016年02月, IS & T, Marker-less AR framework using on-site 3D line segment based model generation

    受賞区分： 国内外の国際的学術賞,  受賞国： アメリカ合衆国

  • 査読功労賞

    2015年08月, 映像情報メディが学会

    受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • Jon Campbell Best Paper Prize

    Y. Shinozuka, F. de Sorbier and H. Saito, 2014年08月, Organising Committee of the Irish Machine Vision and Image Processing Conference 2014, Specular 3D Object Tracking by View Generative Learning

    受賞区分： 国内外の国際的学術賞,  受賞国： グレートブリテン・北アイルランド連合王国(英国)

  • 活動功労賞

    斎藤英雄, 2014年06月, 電子情報通信学会　情報・システムソサイエティ, パターン認識・メディア理解研究専門委員会活動への貢献

    受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • コンピュータビジョン

    2026年度

  • 在外国際活動Ⅲ

    2026年度

  • ビジュアルコンピューティングⅠＢ

    2026年度

  • 人間交際プロジェクトⅢ

    2026年度

  • 電気電子総合演習

    2026年度

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社会活動 【 表示 ／ 非表示 】

  • (マシンビジョンの応用に関する国際ワークショップ)

    1997年08月
    -
    1998年11月

  • 「第3回画像センシングシンポジウム」 (1996年6月)

    1996年10月
    -
    1997年06月

  • 「第2回画像センシングシンポジウム」 (1996年6月 13日、14日)

    1995年11月
    -
    1996年06月

  • (マシンビジョンの応用に関する国際ワークショップ)

    1995年09月
    -
    1996年11月

  • 電子情報通信学会学生会連絡会

    1995年05月
    -
    1997年05月

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本バーチャルリアリティ学会 複合現実感研究会, 

    2013年01月
    -
    継続中

  • the 23rd International Conference on Artificial Reality and Telexistence (ICAT 2013), 

    2012年12月
    -
    2013年12月

  • IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, MIRU Conference Editorial Board, 

    2012年10月
    -
    継続中

  • 情報処理学会　コンピュータビジョンとイメージメディア研究会, 

    2012年04月
    -
    継続中

  • 日本バーチャルリアリティ学会, 

    2012年04月
    -
    継続中

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2017年04月
    -
    継続中

    Editor in Chief, IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, Editorial Board

  • 2016年06月
    -
    2018年05月

    副会長（技術会議担当）, 電子情報通信学会　情報システムソサイエティ

  • 2016年04月
    -
    2018年03月

    評議員, 日本バーチャルリアリティ学会

  • 2016年04月
    -
    2018年03月

    運営委員, 情報処理学会　コンピュータビジョンとイメージメディア研究会

  • 2016年04月
    -
    2017年03月

    専門委員長, 電子情報通信学会　汎光線時空間映像学研究専門委員会

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