原川 良介 (Ryosuke Harakawa)

マルチメディア信号処理,ソーシャルメディア解析に関する研究
に従事. 博士(情報科学).
IEEE,電子情報通信学会,映像情報メディア学会 会員.
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研究者総覧

● 略歴

  • 2019年4月~現在             長岡技術科学大学 電気電子情報工学専攻 助教
  • 2018年4月~2019年3月   北海道大学 大学院情報科学研究科 特任助教
  • 2016年4月~2018年3月   日本学術振興会 特別研究員 (PD)
  • 2015年4月~2016年3月   北海道大学 大学院情報科学研究科 博士後期課程              (在学期間短縮)
  • 2013年4月~2015年3月   北海道大学 大学院情報科学研究科 修士課程
  • 2009年4月~2013年3月   北海道大学 工学部

● 研究業績

論文誌 (査読付き)

  1. R. Harakawa, S. Takimura, T. Ogawa, M. Haseyama, and M. Iwahashi, “Consensus clustering of tweet networks via semantic and sentiment similarity estimation,” IEEE Access, vol. 7, pp. 116207-116217, 2019. (IF:4.098, h5-指標:89) [paper]
  2. Y. Matsumoto, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Music video recommendation based on link prediction considering local and global structures of a network,” IEEE Access, vol. 7, pp. 104155-104167, 2019. (IF:4.098, h5-指標:89) [paper]
  3. R. Harakawa, T. Ogawa, T. Akamatsu, and M. Haseyama, “Automatic detection of fish sounds based on multi-stage classification including logistic regression via adaptive feature weighting,” The Journal of the Acoustical Society of America (JASA), vol. 144, no. 5, pp. 2709-2718, 2018. (IF:1.819, h5-指標:44) [paper]
  4. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Tracking topic evolution via salient keyword matching with consideration of semantic broadness for Web video discovery,” Multimedia Tools and Applications (MTAP), vol. 77, no. 16, pp. 20297-20324, 2018. (IF:2.101, h5-指標:52) [paper]
  5. R. Harakawa, D. Takehara, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Sentiment-aware personalized tweet recommendation through multimodal FFM,” Multimedia Tools and Applications (MTAP), vol. 77, no. 14, pp. 18741-18759, 2018. (IF:2.101, h5-指標:52) [paper]
  6. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Extracting hierarchical structure of Web video groups based on sentiment-aware signed network analysis,” IEEE Access, vol. 5, pp. 16963-16973, 2017. (IF:4.098, h5-指標:89) [paper]
  7. D. Takehara, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Extracting hierarchical structure of content groups from different social media platforms using multiple social metadata,” Multimedia Tools and Applications (MTAP), vol. 76, no. 19, pp. 20249-20272, 2017. (IF:2.101, h5-指標:52) [paper]
  8. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “A Web video retrieval method using hierarchical structure of Web video groups,” Multimedia Tools and Applications (MTAP), vol. 75, no. 24, pp. 17059-17079, 2016. (IF:2.101, h5-指標:52) [paper]
  9. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Accurate and efficient extraction of hierarchical structure of Web communities for Web video retrieval,” ITE Trans. Media Technology and Applications (MTA), vol. 4, no. 1, pp. 49-59, 2016. (h5-指標:11) [paper]
  10. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “An efficient extraction method of hierarchical structure of Web communities for Web video retrieval,” ITE Trans. Media Technology and Applications (MTA), vol. 2, no. 3, pp. 287-297, 2014. (h5-指標:11) [paper]

国際会議 (査読付き)

  1. M. Tsumori, S. Nagai, R. Harakawa, T. Sasaki, and M. Iwahashi, “Restoration of minute light emissions observed by streak camera based on N-CUP method,” in Proc. Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC) (to appear) (h5-指標:17)
  2. Y. Akamatsu, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Estimating viewed image categories from fMRI activity via multi-view Bayesian generative model,” in Proc. IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE) (to appear) (h5-指標:13)
  3. Y. Matsumoto, S. Hamano, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Bilingual lexicon learning using tagged images via graph trilateral filter-based feature refinement,” in Proc. IEEE Int. Conf. Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW), 2019, pp. 729-730. (h5-指標:12)
  4. Y. Akamatsu, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Estimating viewed image categories from human brain activity via semi-supervised fuzzy discriminative canonical correlation analysis,” in Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2019, pp. 1105-1109. (h5-指標:80) [paper]
  5. Y. Akamatsu, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Semi-supervised discriminative CCA for estimating viewed image categories from fMRI data,” in Proc. IEEE Global Conf. Life Sciences and Technologies (LifeTech), 2019, pp. 233-234.
  6. Y. Akamatsu, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Estimation of viewed image categories via CCA using human brain activity,” in Proc. IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE), 2018, pp. 171-172. (h5-指標:13) [paper]
  7. S. Takimura, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Twitter followee recommendation based on multimodal FFM considering social relations,” in Proc. IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE), 2018, pp. 173-174. (h5-指標:13) [paper]
  8. Y. Matsumoto, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Simultaneous realization of multiple music video applications based on heterogeneous network analysis via latent link estimation,” in Proc. IEEE Int. Conf. Multimedia & Expo (ICME), 2018, pp. 1-6. (h5-指標:26) [paper]
  9. S. Takimura, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Personalized tweet recommendation based on field-aware factorization machines with adaptive field organization,” in Proc. IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE), 2017, pp.260-261. (h5-指標:13) [paper]
  10. Y. Matsumoto, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Construction of network using heterogeneous social metadata for music video recommendation,” in Proc. IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE), 2017, pp. 316-317. (h5-指標:13) [paper]
  11. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Tracking hierarchical structure of Web video groups based on salient keyword matching including semantic broadness estimation,” in Proc. IEEE Global Conf. Signal and Information Processing (GlobalSIP), 2016, pp. 1238-1242. (h5-指標:27) [paper]
  12. D. Takehara, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Hierarchical content group detection from different social media platforms using Web link structure,” in Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing (ICIP), 2016, pp. 479-483. (h5-指標:45) [paper]
  13. D. Takehara, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Organizing Web video collections into optimal category hierarchies for Web video retrieval,” in Proc. Int. Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2016, vol. P.1C-6, pp. 1-4.
  14. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Extraction of hierarchical structure of Web video groups via adaptive feature selection,” in Proc. Int. Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2016, vol. P.1C-7, pp. 1-4.
  15. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Extraction of hierarchical structure of Web communities including salient keyword estimation for Web video retrieval,” in Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing (ICIP), 2015, pp. 1021-1025. (h5-指標:45) [paper]
  16. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Hierarchical structure extraction of Web communities based on new similarity estimation from heterogeneous video features,” in Proc. Int. Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2015, vol. 314, pp. 1-4.
  17. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Exhibition method of hierarchical structure of Web communities using community density for Web video retrieval,” in Proc. IEEE Int. Symp. Consumer Electronics (ISCE), 2014, pp. 194-195. (h5-指標:12) [paper]
  18. R. Harakawa, Y. Hatakeyama, T. Ogawa, and M. Haseyama, “An extraction method of hierarchical Web communities for Web video retrieval,” in Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing (ICIP), 2013, pp. 4397-4401. (h5-指標:45) [paper]
  19. R. Harakawa, Y. Hatakeyama, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Web community extraction with weighting three kinds of features for Web video retrieval,” in Proc. Int. Tech. Conf. Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC), 2012, vol. P-M2-20, pp. 1-3.

国内学会 (査読無し)

  1. 春日 啓佑, 原川 良介, 岩橋 政宏, “FCNを用いた車載カメラ画像中のガードレール領域抽出 ―錆検出処理の導入による高精度化の試み―,” 電子情報通信学会 信越支部大会, p. 73, 2019.
  2. 西川 大地, 原川 良介, 岩橋 政宏, “畳み込みニューラルネットワークを用いた太陽光によるグレアに頑強な道路領域検出,” 電子情報通信学会 信越支部大会, p. 74, 2019.
  3. 滝村 祥司, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “多層グラフを用いたS2-jNMFに基づくツイートクラスタリングに関する検討,” 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), vol. PS1-23, pp. 1-4, 2019.
  4. 赤松 祐亮, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “MVBGMに基づく画像注視時の脳活動データを用いた画像カテゴリの推定に関する検討,” 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), vol. PS3-28, pp. 1-4, 2019.
  5. 王 安, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出の高精度化に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 121-124, 2019.
  6. 川本 舜, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “CCTV映像を用いた河川利用者の行動分類に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 365-369, 2019.
  7. 川本 舜, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “CCTV映像を用いた河川利用者の異常検出に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 371-374, 2019.
  8. 弦間 奨, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “地下鉄トンネル維持管理支援のための距離計量学習を用いた類似点検データの検索に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 287-290, 2019.
  9. 滝村 祥司, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “複数の識別結果の統合に基づくTwitterのフォロイー推薦の高精度化に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 307-310, 2019.
  10. 豊田 陽, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “レーザーデータを用いた地下鉄トンネル内の変状検出に関する検討 ~全層畳み込みネットワークを用いた変状領域の可視化~,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 295-299, 2019.
  11. 松本 有衣, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “異種特徴を活用したネットワーク解析に基づく音楽配信サービスにおけるアーティストの人気度予測に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 301-306, 2019.
  12. 山本 健太郎, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “トンネル切羽画像を用いた岩盤の穿孔エネルギー推定に関する初期検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 291-294, 2019.
  13. 赤松 祐亮, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “SemiCCAに基づくfMRIデータを用いた注視画像のカテゴリ推定の高精度化に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 141-142, 2018.
  14. 王 安, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “FCNとCNNを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 30-31, 2018.
  15. 川本 舜, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “河川CCTV映像を用いた利用者の行動分類に関する初期検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 24-25, 2018.
  16. 弦間 奨, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “地下鉄トンネルにおける変状評価支援のための類似点検データ検索の初期検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 28-29, 2018.
  17. 滝村 祥司, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “複数の識別器から得られる予測値の統合に基づくフォロイー推薦の高精度化に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 22-23, 2018.
  18. 山本 健太郎, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “トンネル切羽画像を用いた岩盤の弾性波速度の推定に関する検討,”電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 26-27, 2018.
  19. 滝村 祥司, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “正準相関分析を導入したFactorization Machinesに基づくツイート推薦の高精度化に関する検討,” 第21回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), vol. PS3-49, pp. 1-4, 2018.
  20. Y. Matsumoto, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Constructing heterogeneous network via LRML-based link estimation for multiple music video applications,” 第21回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), vol. PS3-31, pp. 1-4, 2018.
  21. 濱野 翔太, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “岩盤の弾性波速度推定に向けたトンネル切羽画像の分類に関する初期検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 42, no. 4, pp. 185-188, 2018.
  22. 滝村 祥司, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “適応的フィールド構成を導入したFFMに基づくツイート推薦の高精度化に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 160-161, 2017.
  23. 松本 有衣, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “異種特徴の関連性を活用したネットワーク解析に基づく音楽動画コンテンツの推薦に関する一検討-ユーザの好みを反映可能とする特徴変換による高精度化-,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 162-163, 2017.
  24. 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Signedネットワーク解析に基づくWeb映像集合の階層構造抽出に関する検討 -適応的モジュラリティ最適化による高精度化の試み-,” 第20回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), vol. PS2-40, pp. 1-4, 2017.
  25. 竹原 大智, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Web映像集合の階層構造を用いた検索法に関する検討 ー可視化インタフェースを通した有効性評価ー,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 41, no. 5, pp. 63-66, 2017.
  26. 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Signedネットワーク解析に基づくWeb映像集合の階層構造抽出に関する一検討”, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 143-144, 2016.
  27. 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Web映像集合の階層構造の時系列変化検出に向けた代表キーワードマッチングに関する検討,” 第19回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), vol. PS2-47, pp. 1-2, 2016.
  28. 竹原 大智, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “異なるソーシャルメディアのコンテンツを用いた階層的トピック検出に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 40, no. 6, pp. 193-196, 2016.
  29. 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Web映像集合の階層構造の時系列変化検出に関する一検討”, 映像情報メディア学会技術報告, vol. 40, no. 6, pp. 201-204, 2016.
  30. 竹原 大智, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Web映像検索のためのWebコミュニティの提示法に関する検討 ーWebコミュニティに含まれるトピックを考慮した代表キーフレーズ抽出の試みー,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集, p. 122, 2015.
  31. D. Takehara, R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Organizing Web video collections into optimal category hierarchies via multimodal features for Web video retrieval,” 第18回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), vol. SS1-26, pp. 1-2, 2015.
  32. R. Harakawa, T. Ogawa, and M. Haseyama, “User interest estimation using heterogeneous features and its application to YouTube user recommendation,” 第18回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), vol. SS4-34, pp. 1-2, 2015.
  33. 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Web映像検索のためのWebコミュニティの階層構造提示法に関する一検討 -Webコミュニティを代表するキーワード抽出の試み-”, 映像情報メディア学会技術報告 vol. 39, no. 7, pp. 89-94, 2015.
  34. 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Webコミュニティの階層構造抽出に関する検討 ー映像特徴ベクトル間の距離に注目した類似度の導入による高精度化ー”, 第29回信号処理シンポジウム , vol. P6-2, pp. 515-520, 2014.
  35. 竹原 大智, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Web映像検索のための意味内容を考慮したWeb コミュニティの階層構造抽出に関するー検討”, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 164, 2014.
  36. 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Web映像コミュニティの階層構造抽出の大規模データ適用に関する一検討”, 映像情報メディア学会技術報告, vol. 38, no. 7, pp. 275-280, 2014.
  37. 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Web映像検索のためのWebコミュニティの階層構造抽出の高精度化に関する検討”, 第28回信号処理シンポジウム, vol. P1-17, pp. 125-130, 2013.
  38. 原川 良介, 畠山 泰貴, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “映像の特徴を用いたWebコミュニティ抽出の高精度化に関する検討 ―最短リンク経路長の導入による試み―”, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 150, 2012.

その他の雑誌

  1. 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 高橋 翔, 原川 良介, “センサから得られる視聴行動データを活用したユーザの関心推定の高度化”, 画像ラボ, 30巻, 7号, 8頁-12頁, 2019年7月.

講演

  1. R. Harakawa, T. Ogawa, T. Akamatsu, and M. Haseyama, “Machine learning approach for automatic detection of fish sounds from underwater recordings,” 2019 International Workshop on Marine Soundscape, 2019.
  2. 原川 良介, “マルチメディア信号の特徴に着目したネットワーク解析 ―新たなWeb映像検索の実現に向けた試み―”, クロスボーダーシンポジウム, 2017.

● 受賞

  1. The 2018 IEEE Sapporo Section Encouraging Prize (国内学会 17について共著での受賞) (2019年2月)
  2. 平成30年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (国内学会 16について共著での受賞) (2018年12月)
  3. The 2017 IEEE Sapporo Section Encouraging Prize (国内学会 23について共著での受賞) (2018年2月)
  4. IEEE GCCE 2017 Outstanding Poster Award (国際会議 10について共著での受賞) (2017年10月)
  5. The 2016 IEEE Sapporo Section Encouragement Award (国際会議 15について筆頭著者として受賞) (2017年2月)
  6. The 2016 IEEE Sapporo Section Encouraging Prize (国内学会 26について筆頭著者として受賞) (2017年2月)
  7. 平成26年度電子情報通信学会北海道支部学生員奨励賞 (2015年3月)
  8. The 2014 IEEE Sapporo Section Encouragement Award (国際会議 18について筆頭著者として受賞) (2015年2月)
  9. 北海道大学工学部 William Wheeler Prize (2013年3月)
  10. 北海道大学新渡戸賞 (2010年6月)

● 研究プロジェクト

  1. ユニオンツール育英奨学会研究助成金 (代表) (2019年度)
  2. 総務省 戦略的情報通信研究開発推進事業 (SCOPE) 【重点領域型研究開発】ICT重点研究開発分野推進型(3年枠)フェーズ1 (分担) (2018年度)
  3. 日本学術振興会 科学研究費補助金 特別研究員奨励費 (代表) (2016・2017年度)

● 学会活動

査読経験

  1. IEEE Trans. Multimedia (TMM)
  2. IEEE Access
  3. IEICE Trans. Information and Systems
  4. IEICE Trans. Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
  5. ITE Trans. Media Technology and Applications
  6. IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo (ICME)
  7. IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE)
  8. IEEE Global Conf. Life Sciences and Technologies (LifeTech)
  9. ACM Int. Conf. Multimedia Retrieval (ICMR)
  10. Asia-Pacific Signal and Information Processing Association, Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)

会議委員等

  1. IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE), Organized Session (Technologies for Multimedia and Real Data Analysis and Processing) Co-Chair (2019)
  2. ACM Int. Conf. Multimedia Retrieval (ICMR) 2018, Doctoral Symposium Program Committee

Last update: 2019/09/28