Last update: 19 Sep., 2017

学術論文(11件)

  1. 武井翔一, 秋月秀一, 橋本学, マルチスケールシェル領域の点群占有率に基づく3次元特徴量の提案,電気学会論文誌C, Vol. 136, No. 8, pp.1078-1084, 2016. English ver.: Shoichi Takei, Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, A Proposal of 3D Feature Based on Occupancy of Point Cloud in Multiscale Shell Region, Electronics and Communications in Japan, Vol.XX, No.X, 2017.
  2. 橋本学, 秋月秀一, 武井翔一, 物体認識のための3 次元特徴量の研究動向,電気学会論文誌C, Vol. 136, No. 8, pp.1038-1046, 2016. English ver.: Manabu Hashimoto, Shuichi Akizuki, Shoichi Takei, A Survey and Technology Trends of 3D Features for Object Recognition, Electronics and Communications in Japan, Vol.XX, No.X, 2017.
  3. 秋月秀一, 橋本学, 3次元キーポイントマッチングのための点群密度変化および欠落に頑健なLocal Reference Frame, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J99-D, No.8, pp.727-736, 2016.
  4. 櫻本泰憲,兼松裕一,大野広揮,秋月秀一,橋本学,渡邊清高,関真規人, Coded Multi Flush Imagingによる3次元凹凸構造特徴マッチング, 精密工学会誌, Vol.81, No.10, pp.944-950, 2015.
  5. Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, Stable Position and Pose Estimation of Industrial Parts using Evaluation of Observability of 3D Vector Pairs, Journal of Robotics and Mechatronics (Special Issue on Vision and Motion Control), Vol.27, No.2, pp.174-181, 2015. DOI: 10.20965/jrm.2015.p0174
  6. 武井翔一,秋月秀一,橋本学, 識別性能の予測に基づく選択的特徴量を用いたばら積み部品の認識,精密工学会誌, Vol.81,No.4,pp.363-367, 2015.
  7. 秋月秀一,橋本学, Global Reference Frameを用いた対象物の見えに依存しない3次元位置姿勢認識, 精密工学会誌, Vol.80, No.12, pp.1176-1181, 2014.
  8. 永瀬誠信,秋月秀一,橋本学, CCDoN:ばら積み部品の高速・高信頼な6自由度位置姿勢推定のための局所特徴量, 精密工学会誌, Vol.80, No.12, pp.1138-1143, 2014.
  9. 永瀬誠信,秋月秀一,橋本学, 誤照合を最小化する3-D特徴点を用いた高信頼な物体認識手法,精密工学会誌,Vol.79, No.11, pp.1058-1062, 2013.
  10. 秋月秀一,橋本学, 最適配置された画素群の濃度共起発生確率に着目した画像のテクスチャ量にロバストな照合手法,電気学会論文誌C,Vol.133,No.10, pp.1943-1949, 2013.
  11. 秋月秀一,橋本学, 特徴的3-Dベクトルペアを用いたばら積み部品の高速位置姿勢認識,電気学会論文誌C研究開発レター,Vol.133,No.9, pp.1853-1854, 2013.

国際会議(17件)

  1. Masaki Iizuka, Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, Affordance-based 3D Feature for Generic Object Recognition, Proceedings of 13th International Conference on Quality Control by Artificial Vision (QCAV), Vol.10338, 103380W-1-6, DOI: 10.1117/12.2266917, Tokyo, Japan, 2017/5/15. 
  2. Shuichi Akizuki, Haruki Aruga, Manabu Hashimoto, Hand Pose Estimation using Global Shape and Hand Parts Consistency, International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), pp. 1-4, Jan. 2017. 
  3. Shuichi Akizuki and Manabu Hashimoto, Physical Reasoning for 3D Object Recognition using Global Hypothesis Verification, European Conference on Computer Vision Workshops (2nd International Workshop on Recovering 6D Object Pose), LNCS Computer Vision – ECCV 2016 Workshops, Part III, Vol. 9915, pp. 595-605, Oct. 9, 2016.
  4. Shuichi Akizuki, Masaki Iizuka and Manabu Hashimoto, “Affordance”-focused Features for Generic Object Recognition, European Conference on Computer Vision Workshops (2nd International Workshop on Recovering 6D Object Pose), 2016.
  5. K.Tobitani, S.Akizuki, K.Katahira, M.Hashimoto, N.Nagata, A Comparison Study on 3D Features in Term of Effective Representation for Impression of Shape. The 2nd International Conference on DigitalFabrication (ICDF), No.22, 2016.
  6. Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, Multiple 3D Object Recognition using RGB-D Data and Physical Consistency for Automated Warehousing Robots, 11th International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP), pp. 605-609, 2016.(oral)
  7. Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, Relative Point Density (RPD) Feature for Object Recognition Independent of Point Cloud Sparseness,The Korea-Japan joint workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV) , pp.137-140, 2016.(oral)
  8. Shoichi Takei, Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, SHORT: A Fast 3D Feature Description based on Estimating Occupancy in Spherical Shell Regions, Proceedings of the 30th International Conference on Image and Vision Computing New Zealand, Auckland, New Zealand, 2015/11/24.
  9. Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, DPN-LRF: A Local Reference Frame for Robustly Handling Density Differences and Partial Occlusions,11th International Symposium on Visual Computing (ISVC), Part I, LNCS 9474, pp.878-887, 2015.
  10. Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, A Proposal of the Global Reference Frame for Surface Flatness-independent 3D Object Detection,Proc. Joint Conference of the International Workshop on Advanced Image Technology(IWAIT) and the International Forum on Medical Imaging in Asia(IFMIA),OS. 27, 2015.(oral)
  11. Masanobu Nagase,Shuichi Akizuki,Manabu Hashimoto, High-speed and Reliable Object Recognition based on Low-dimensional Local Shape Features,Proc. the 13th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision(ICARCV),pp.82-87,2014.
  12. Shoichi Takei,Shuichi Akizuki,Manabu Hashimoto,3D Object Recognition using Effective Features Selected by Evaluating Performance of Discrimination,Proc. the 13th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision(ICARCV),pp.70-75,2014.
  13. Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, Position and Pose Recognition of Randomly Stacked Objects using Highly Observable 3D Vector Pairs,Proc. the 40th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society,pp.5266-5271,Oct. 2014.(oral)
  14. Shuichi Akizuki,Manabu Hashimoto, Fast and Reliable 3-D Object Recognition based on Surface Normal Distributions,International Symposium on Optomechatronic Technologies, Oct. 2013.(oral)
  15. Masanobu Nagase,Shuichi Akizuki,Manabu Hashimoto, 3-D Feature Point Matching for Object Recognition Based on Estimation of Local Shape Distinctiveness,15th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, Part I, LNCS,Vol.8047, pp.473-481, Aug. 2013.
  16. Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, Robust Matching for Low-texture Images based on Co-occurrence of Geometry-optimized Pixel Patterns, IEEE Proc. International Conference on Quality Control by Artificial Vision, pp.113-116, May 2013.(oral)
  17. Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto, High-speed and Reliable Object Recognition using Distinctive 3-D Vector Pairs in a Range Image,IEEE Proc. International Symposium on Optomechatronic Technologies,pp.1-6, Oct. 2012.(oral)

国内シンポジウム(63件)

  1. 飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,2.5Dデータによる日用品の機能属性に基づいたパーツセグメンテーション,日本ロボット学会学術講演会,埼玉県川越市東洋大学,3C1-03,2017/09/14. 
  2. 飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,日用品がもつ機能に基づいたパーツごとの高速3Dセグメンテーション,平成29年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,G3-6,愛知県名古屋市名古屋大学,2017/9/8. 
  3. 香西健太郎,飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,ピッキングリスク推定モデルに基づく ロボット把持パラメータの推定手法,平成29年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,F3-6,愛知県名古屋市名古屋大学,2017/9/8.
  4. 飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,シングルショット3Dデータを用いた日用品の高速機能認識,第22回知能メカトロニクスワークショップ(IMEC2017),3B1-3,山梨県甲府市山梨大学,2017/8/28.
  5. 鳥居拓耶,秋月秀一,橋本学,DNNの尤度統合によるロボットの把持位置推定のための対象物のプリミティブ近似,第20回 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2017),PS1-33,広島県広島市,2017/08/08.
  6. 飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,日用品が持つ機能に着目した物体クラスとロボットアプローチ位置の同時推定 ,第23回画像センシングシンポジウム(SSII2017),IS2-30, pp.1-5,神奈川県横浜市パシフィコ横浜,2017/06/08.
  7. 秋月秀一,橋本学,局所特徴量による識別結果の尤度統合に基づく日用品の機能属性推定,第23回画像センシングシンポジウム(SSII2017),IS2-28, pp.1-5,神奈川県横浜市パシフィコ横浜,2017/06/08.
  8. 香西健太郎,飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,障害物を考慮した確率的ピッキングリスク推定モデルに基づく最適パス決定手法の提案,第23回画像センシングシンポジウム(SSII2017),IS2-01, pp.1-6,神奈川県横浜市パシフィコ横浜,2017/06/08.
  9. 鳥居拓耶,秋月秀一,橋本学,3D-DNNの尤度統合を用いた複数の立体プリミティブの認識,第23回画像センシングシンポジウム(SSII2017),IS1-31, pp.1-5,神奈川県横浜市パシフィコ横浜,2017/06/07.
  10. 松原一樹,飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,CNN物体認識における識別性能の予測に基づくパッチ事前選択手法の提案,第23回画像センシングシンポジウム(SSII2017),IS1-09, pp.1-5,神奈川県横浜市パシフィコ横浜,2017/06/07.
  11. 川西亮輔, 堂前幸康, 児島諒, 白土浩司, 原口林太郎, 秋月秀一, 橋本学, 長谷川昴宏, 藤吉弘亘, Amazon Robotics Challenge参加における取り組み, 精密工学会画像応用技術専門委員会報告, Vol. 32, No. 1, pp.12-17, 2017.
  12. 秋月秀一, 橋本学, 形状的整合性および配置実現性に基づく3次元物体認識, 精密工学会春季大会学術講演会, A76, pp. 75-76, 2017/3/15.ベストプレゼンテーション賞
  13. 秋月秀一, 橋本学, 3D局所特徴量の統合に基づく物体の機能属性推定手法の提案, ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW), OS5-H2(IS2-01), pp.282-285, 2016/12/8.
  14. 鳥居拓耶,秋月秀一,橋本学,3次元局所特徴の接続関係に着目したモデルレス直方体認識,ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW),IS1-28,pp.188-192, 2016/12/8.
  15. 飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,アフォーダンスに着目した生活支援ロボットのための一般物体認識手法,ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW), OS1-H2(IS1-04),pp.27-31, 2016/12/8.
  16. 飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,アフォーダンス概念に基づく日用品のための3次元物体認識,平成28年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,E4-7,愛知県豊田市豊田高等専門学校,2016/9/13.
  17. 伊藤駿,秋月秀一,橋本学,非可動領域に注目した伸縮方向に可動部を有する物体の認識,平成28年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,Po1-18,愛知県豊田市豊田工業高等専門学校,2016/9/12. 
  18. 鳥居拓耶,秋月秀一,橋本学,局所形状の位相関係に基づくサイズに依らない直方体検出,平成28年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,C1-2,愛知県豊田市豊田工業高等専門学校,2016/9/12.
  19. 飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,アフォーダンス概念に基づく一般物体認識のための3次元特徴量,日本ロボット学会学術講演会,1V3-01,山形県山形市山形大学,2016/9/7.
  20. 秋月秀一, 飯塚正樹, 橋本学, “アフォーダンス”に着目した一般物体認識のための特徴量, 第21回知能メカトロニクスワークショップ, 1C1-4, pp.94-96, 北海道函館市はこだて未来大学, 2016/8/28. 優秀講演賞
  21. Shuichi Akizuki, Manabu Hashimoto,Multiple 3D Object Recognition Using Shape Consistency and Physical Possibility,第19回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU),2016/8/4.(Oral) MIRU学生奨励賞
  22. 飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,物体がもつ共通的機能に着目したテーブルトップ物体認識,第22回画像センシングシンポジウム (SSII2016),IS1-22,pp.1-6,Jun. 2016.
  23. 田口皓一,秋月秀一,橋本学,飛谷謙介,長田典子,物体形状に対する感性指標を評価するための3次元特徴量の提案,第22回画像センシングシンポジウム (SSII2016),IS3-34,pp.1-5,Jun. 2016.
  24. 鳥居拓耶,秋月秀一,橋本学,局所形状の幾何学的関係に基づく大域特徴量を用いた直方体検出,第22回画像センシングシンポジウム (SSII2016),IS2-20,pp.1-6,Jun. 2016.
  25. 飯塚正樹,武井翔一,秋月秀一,橋本学,日用品認識のためのアフォーダンス特徴量の提案~物体が有する機能に着目したカテゴリレベル物体認識~,動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2016),OS3-2,pp.30-31,Mar. 2016.研究奨励賞
  26. 川口雅浩,秋月秀一,佐藤吉将,渡邉瞭太,橋本学,長田典子,一人称視点映像のみを用いた対象物体上におけるユーザの3D注目領域推定,動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2016),IS2-A1,pp.116-117,Mar. 2016.
  27. 田口皓一,秋月秀一,渡邉瞭太,橋本学,飛谷謙介,長田典子,対象物を感性評価するための3次元マルチスケール曲率特徴量の提案,動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2016),IS1-C4,pp.70-71,Mar. 2016.
  28. 間瀬基之,武井翔一,秋月秀一,橋本学,nDCG尺度とクラス分離度を考慮した特徴点の自動選択に基づく高精度3Dモデル検索,動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2016),IS2-B1,pp.138-139,Mar. 2016.
  29. 秋月秀一,橋本学,RGB-D整合性と物理的整合性評価に基づく3次元多品種物品の識別と姿勢認識,ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW), OS2-H4(IS1-18),pp.78-81, Dec. 2015.
  30. 秋月秀一,橋本学,点群の密度変化と欠落に頑健なLocal Reference Frameの提案,平成26年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,2015,連合大会奨励賞
  31. 秋月秀一,橋本学, 3次元キーポイントマッチングのための点群密度変化と欠落に頑健なLocal Reference Frame,第18回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), SS5-36, pp.1-2, Jul. 2015.インタラクティブ発表賞
  32. 武井翔一,秋月秀一,橋本学, 3次元点群の空間的広がりに着目した高速キーポイント検出,第21回画像センシングシンポジウム(SSII),pp.IS1-18-1-5,Jun.2015.オーディエンス賞
  33. 髙橋祥平,武井翔一,永瀬誠信,秋月秀一,橋本学, 点群の粗さに依存しない物体認識のためのRPD(Relative Point Density)特徴量の提案,動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2015),OS3-1,pp.1-5,Mar.2015.研究奨励賞
  34. 朝倉茉理,武井翔一,永瀬誠信,秋月秀一,橋本学, 手持ち物体の3次元モデリングのための時系列距離データ合成~オクルージョン領域の自動検出と抑制~,動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2015),IS1-D4,pp.1-6,Mar.2015.
  35. 飛谷謙介,武藤和仁,李奈栄,片平建史,白岩史,中島加惠,長田典子,岸野文郎,山本倫也,秋月秀一,橋本 学,河崎圭吾,荷方邦夫,浅野隆, パーソナルファブリケーションを促進する感性指標化技術~3次元形状の感性評価因子と物理特徴量との関係~",ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW),IS2-16, pp.1-6, 2014.
  36. 櫻本泰憲,兼松裕一,秋月秀一,橋本学,渡邊清高,関真規人, Coded Multi Flash Imaging による3次元凹凸構造特徴マッチング",ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW),OS4-H1(IS2-3), pp.1-7, 2014.
  37. 秋月秀一,橋本学, 安定的な3D特徴量記述のための点群の密度変化にロバストなLocal Reference Frame,ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW),IS1-31, pp.1-4, 2014.
  38. 秋月秀一,橋本学, 凹凸密度に依存しない 3D 姿勢推定のためのGlobal Reference Frameの提案,平成26年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,H2-2,Sept. 2014.
  39. 秋月秀一,橋本学, Global Reference Frameを用いた形状データの凹凸に依存しない3次元位置姿勢認識,第17回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), SS2-27, pp.1-2, Jul. 2014.
  40. 秋月秀一,橋本学, Global Reference Frame:平面的な形状のための3Dオリエンテーションを用いた表面凹凸密度に依存しない位置姿勢推定,第19回知能メカトロニクスワークショップ(iMec2014), A2-4, pp.82-86, Jul. 2014.優秀講演賞
  41. 武井翔一,秋月秀一,橋本学, 識別性能の予測評価に基づく選択的特徴量を用いた物体認識,第19回画像センシングシンポジウム(SSII), pp.IS2-06-1-6, Jun. 2014.
  42. 秋月秀一,橋本学, 照合戦略選択に基づく対象物の見えの変動にロバストな3次元位置姿勢認識,第19回画像センシングシンポジウム(SSII), pp.IS2-03-1-5, Jun. 2014.
  43. 永瀬誠信,秋月秀一,橋本学, 法線差分ベクトルに基づく低次元特徴量を用いた高速3次元物体認識,電気学会研究会(知覚情報/次世代産業システム合同研究会),PI-14-2 IIS-14-47, pp.7-12, Mar. 2014.
  44. 武井翔一,秋月秀一,橋本学, 特徴空間における識別性能が高いキーポイントを用いた3次元物体認識,電気学会研究会(知覚情報/次世代産業システム合同研究会),PI-14-1 IIS-14-46, pp.1-6, Mar. 2014.
  45. 秋月秀一,橋本学, 可観測性を考慮した3Dベクトルペア選択によるばら積み部品の位置姿勢認識,ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW), OS5-O2, Dec. 2013.
  46. 秋月秀一,橋本学, 局所法線分布を記述子とする高信頼な3次元物体検出,精密工学会・画像応用技術専門委員会サマーセミナー2013, Vol.37, No.36, pp.27-30, Aug. 2013.
  47. 秋月秀一,橋本学, サーフェスモデルから選択した特徴的3Dベクトルペアによる高信頼な位置姿勢認識, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU),SS5-8,Jul. 2013.
  48. 秋月秀一,武井翔一,橋本学, 特徴的ベクトルペアによる高速・高信頼なばら積み物体認識,画像応用技術専門委員会報告, Vol.28, No.2, pp.24-29, Jul. 2013.
  49. 永瀬誠信,秋月秀一,橋本学, 局所形状の独自性に着目した物体認識に有効な3-D特徴点の自動抽出,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(CVIM2013),Vol.2013-CVIM-187, No.26, pp.1-8, May 2013.
  50. 武井翔一,秋月秀一,橋本学, 準リアルシーンを用いた3次元特徴量の生成学習に基づくばら積み部品の認識,第19回画像センシングシンポジウム(SSII),pp.IS3-29-1-6, Jun. 2013.
  51. 秋月秀一,橋本学, 全周囲物体認識のためのサーフェスモデルからの高独自性ベクトルペア選択,第19回画像センシングシンポジウム(SSII),pp.IS2-24-1-6, Jun. 2013.
  52. 橋本定佳,柴田悠太郎,秋月秀一,橋本学,ステレオ画像マッチングにおけるブロックサイズの適応的制御手法,電子情報通信学会2013年総合大会,ISS-SP-366,p.208,2013/3.
  53. 武井翔一,永瀬誠信,秋月秀一,橋本学, 準リアルシーンの生成学習とベクトルペア最適化に基づくばら積み部品の認識,動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA),O4-2,pp.244-249, 2013/3/7.研究奨励賞
  54. 永瀬誠信,秋月秀一,橋本学, 誤対応確率を最小化する3-D特徴点を用いた高速ロボットビジョン,ビジョン技術の実利用ワークショップ(ViEW2012),pp.IS2-B5, Dec.2012.
  55. 秋月秀一,橋本学, 3-Dベクトルペアを用いた複雑シーンからの高速物体検出,精密工学会・画像応用技術専門委員会サマーセミナー,Vol.21 ,pp.9-12 ,Sep. 2012.優秀発表賞
  56. 秋月秀一,橋本学, 特徴的3-Dベクトルペアを用いたばら積み部品の高速位置姿勢認識,画像の認識・理解シンポジウム(MIRU),IS1-65,Aug. 2012.
  57. 秋月秀一,橋本学, 特徴的な3-Dベクトルペアを用いた高速位置姿勢認識,画像センシングシンポジウム(SSII),IS4-15,Jun.2012.優秀学術賞
  58. 永瀬誠信,秋月秀一,柴田悠太郎,橋本学, 局所形状の独自性に着目した物体認識のための3次元特徴点の自動抽出,第18回画像センシングシンポジウム(SSII),pp.IS2-17-1-7, Jun. 2012.
  59. 秋月秀一,橋本学, 特徴的3-Dベクトルペアマッチングによるバラ積み部品の高速認識,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(CVIM),vol.2012-CVIM-182, no.15, pp.1-7,May 2012.最優秀賞
  60. 永瀬誠信,秋月秀一,柴田悠太郎,橋本学, 局所法線分布分析に基づく3次元物体認識に有効な高独自性領域抽出手法,情報処理学会第74回全国大会,pp.5T-4 2-511-512, Mar. 2012.
  61. 橋本学,斎藤正孝,秋月秀一, 参照画素削減による超高速テンプレートマッチングと部品認識への応用,精密工学会秋季大会,pp. 926-927,Sep. 2011.
  62. 秋月秀一,橋本学, 最適配置された画素群の濃度共起発生確率に着目した距離画像の高速マッチング手法,画像の認識・理解シンポジウム(MIRU),IS2-53, pp.860-867,2011/7/21.
  63. 秋月秀一,奥田晴久,鷲見和彦,橋本学, 相対濃度の共起発生確率に着目したテクスチャレス画像の高速マッチング,動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA),O2-1,pp.15-20,2011/3/3.研究奨励賞

受賞(24件)

  1. 精密工学会技術奨励賞,2017/09/21.
  2. Amazon Robotics Challenge 2017 Stow Task - 3rd Place, (Team MC^2のメンバーとしての受賞), 2017/07/30. 
  3. 2017年度精密工学会春季大会学術講演会ベストプレゼンテーション賞, 2017/3/15.
  4. 第21回知能メカトロニクスワークショップ(IMEC2016)優秀講演賞, 2016/8/29.
  5. 第19回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2016)MIRU学生奨励賞,2016/8/3.
  6. 日本学生支援機構 第一種奨学金 特に優れた業績よる返還免除, 2016/5/31.
  7. 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2016)研究奨励賞(共著発表としての受賞)
  8. 平成27年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 連合大会奨励賞, 2016/1/20.
  9. 第18回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2015)インタラクティブ発表賞, 2015/7/30.
  10. 第21回画像センシングシンポジウム(SSII2015)オーディエンス賞(共著発表としての受賞)
  11. IEEE ICRA2015 Amazon Picking Challenge「Travel Reimbursement Awards」Team C^2M (チームメンバーとしての受賞) , 2015/3/26.
  12. 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2015)研究奨励賞(共著発表としての受賞)
  13. MIRU2014若手プログラム Honorable Mention Wakate Presentation Award,2014/8/1.
  14. 第19回知能メカトロニクスワークショップ(iMec2014)優秀講演賞, 2014/7/13.
  15. 日本学生支援機構 第一種奨学金 特に優れた業績よる返還免除
  16. 第18回画像センシングシンポジウム(SSII2012)優秀学術賞, 2013/6/13.
  17. 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2013)研究奨励賞(共著発表としての受賞)
  18. 2012年度中京大学同窓会課外活動奨励賞
  19. 精密工学会画像応用技術専門委員会・映像情報メディア学会メディア工学研究委員会合同サマーセミナー 優秀発表賞, 2012/9/4.
  20. 第16回パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)アルゴリズムコンテスト最優秀賞, 2012/9/4.
  21. 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(CVIM)卒論セッション 最優秀賞, 2012/5/24.
  22. 動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2011)研究奨励賞
  23. CGエンジニア検定・画像処理部門 CG-ARTS協会 協会賞
  24. 第14回パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)アルゴリズムコンテスト優秀賞, 2010/9/7.