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立命館大学　研究者学術情報データベース English>> TOPページ TOPページ > 劉　家慶 （最終更新日 : 2024-01-25 15:41:06） リュウ カケイ 劉　家慶 LIU JIAQING 所属 情報理工学部 情報理工学科 職名 助教 業績 その他所属 プロフィール 学歴 職歴 委員会・協会等 所属学会 資格・免許 研究テーマ 研究概要 研究概要（関連画像） 現在の専門分野 研究 著書 論文 その他 学会発表 その他研究活動 講師・講演 受賞学術賞 科学研究費助成事業 競争的資金等(科研費を除く) 共同・受託研究実績 取得特許 研究高度化推進制度 教育 授業科目 教育活動 社会活動 社会における活動 研究交流希望テーマ その他 研究者からのメッセージ ホームページ メールアドレス 科研費研究者番号 researchmap研究者コード 外部研究者ID 学歴 1. 2018/10/01～2021/09/25 立命館大学 情報科学研究科 情報理工学専攻 博士後期課程 修了 博士 （ 工 学 ） 2. 2016/10/01～2018/09/25 立命館大学 情報理工学研究科 情報理工学専攻 博士前期課程 修了 職歴 1. 2022/04/01 ～ 立命館大学 情報理工学部 助教 2. 2021/10/01 ～ 2022/03/31 大阪大学 産業科学研究所 複合知能メディア研究分野 特任助教 3. 2020/04/01 ～ 2021/09/30 立命館大学 日本学術振興会特別研究員DC2 研究テーマ 1. Depth情報を考慮したカラー画像による高精度なジェスチャ・ポーズ認識 2. タッチベースインタラクティブCOVID-19診断支援可視化システム 3. マルチモダリティAIによるジェスチャー認識とVRの融合による医用画像のタッチレス可視化 4. 人に触れずに心拍数を計測 5. 心理学タスクに基づくマルチモーダル情動データベースの構築 全件表示（7件） 研究概要 近年，人間のように計算機が複数のモダリティ情報を活用し，対象の課題に対して正確に予測や判断，推論する試みが重要しされ，整備されつつある．さらに人に近づけたAI実現には，多面的な情報を融合し解析・認識するような新たなAIモデルの構造が重要となる．具体的には，(1)人間のマルチモダリティ行動データベースの構築と公開，(2)歩行情報によって人間の感情や精神状態の自動認識．(3)マルチモダリティ情報の適応的融合法．(4)マルチモダリティ情報の欠損に対する補正と推定．(5)マルチモダリティ行動情報からの人間の感情や精神状態の自動認識システムの開発，の5本柱を立てて、研究を推進している． 現在の専門分野 キーワード：人工知能，感情認識，精神状態認識，マルチモーダルAI 著書 1. 2021/09/18 Artificial　Intelligence in Remote Photoplethysmography: Remote Heart Rate Estimation from Video Images │ Handbook of Artificial Intelligence in Healthcare │ ,267-283頁 (共著)   2. 2021/09/18 Computer-aided Detection of Depressive Severity Using Multimodal Behavioral Data │ Handbook of Artifical Intelligence in Healthcare │ ,353-371頁 (共著)   論文 1. 2024/01 An Intra- and Inter-Emotion Transformer-based Fusion Model with Homogeneous and Diverse Constraints Using Multi-emotional Audiovisual Features for Depression Detection │ IEICE Transactions on Information and Systems │ E107 (No.3) (共著)   2. 2022/11 Dual Attention 機構を取り入れた時空間グラフ畳み込みネットワークによる歩行からの感情認識 │ 画像電子学会誌 │ 51 (4) (共著)   3. 2022/11 Modality-Invariant Temporal Representation Learning for Multimodal Sentiment Classification │ Information Fusion │ (共著)   4. 2022/10 A multi-head pseudo nodes based spatial–temporal graph convolutional network for emotion perception from GAIT │ Neurocomputing │ 511,437-447頁 (共著)   5. 2022/04/18 CoSTHR: A Heart Rate Estimating Network with Adaptive Color Space Transformation │ IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement │ 71 (2509310),1-10頁 (共著)   全件表示（11件） 学会発表 1. 2024/01/05 3D Facial Ethnicity Identification Using Point Cloud Deep Learning with Local Area Attention (IEEE 42nd International Conference on Consumer Electronics) 2. 2024/01/05 Multi-Modal and Multi-Task Depression Detection with Sentiment Assistance (IEEE 42nd International Conference on Consumer Electronics) 3. 2024/01/05 Skeleton-Based Dynamic Hand Gesture Datasets: Recognition and Baseline Evaluation for Deep Learning (IEEE 42nd International Conference on Consumer Electronics) 4. 2023/12 Intelligent UAS-Edge-Server Collaboration and Orchestration in Disaster Response Management (31th IEEE International Conference on Enabling Technologies(WETICE-2023)) 5. 2023/10/18 A 3D Fusion U-Net with Dual CNN and Transformer Encoders for Lung Airway Segmentation023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronics (2023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronics) 全件表示（40件） 講師・講演 1. 2023/12/25 Vision Transformer入門とマルチモーダルの応用 2. 2023/03/17 Multimodal Deep Learning in Depression Estimation 3. 2022/08 Multimodal Deep Learning in Healthcare 4. 2022/03/01 Vision Transformer徹底解説 ～Transformerの仕組みからマルチモーダルAI と人間のうつ病予測への応用まで～ 5. 2020/10/03 A Preliminary Study of Kinect-Based Real-Time Hand Gesture Interaction Systems for Touchless Visualizations of Hepatic Structures in Surgery 受賞学術賞 1. 2020/06 医用画像情報学会 金森奨励賞 科学研究費助成事業 1. 2023/04/01 ～ 2026/03/31 マルチモーダルAIを用いた高精度なうつ病診断診断支援 │ 若手研究   2. 2022/08/31 ～ 2024/03/31 モダリティアテンションネットを用いたマルチモダール情動データによるうつ病診断 │ 研究活動スタート支援 (キーワード：マルチモダール, うつ状態自動認識, 深層学習)   3. 2022/04/01 ～ フェーズアテンションネットを用いた弱教師学習による肝臓腫瘍性病変の診断支援 │ 基盤研究(B)   4. 2022/04/01 ～ 弱教師深層学習と計算解剖モデルの統合による肝臓がんの診断支援 │ 国際共同研究加速基金（国際共同研究強化）(B)   5. 2020/04/01 ～ 2021/09/30 深層学習を用いた音声、表情、動作解析による抑うつ状態自己診断システムの開発 │ 特別研究員奨励費   共同・受託研究実績 1. 2022/04/01 ～ 2023/03/31 心理学タスクに基づくマルチモーダル情動データベースの構築 │ 国際共同研究 © Ritsumeikan Univ. All rights reserved.