認識・最適化技術

現在の画像認識の分野では深層学習を用いた手法が成果をあげている.当研究室ではこの認識精度を高めるための研究を行っている.また,画像処理,コンピュータビジョンの基幹技術となる最適化問題に対して,効果的で高精度なアルゴリズムを提案している.

認識・最適化技術についてもっと詳しく

マルチメディアライフログ: Foodlog

当研究室はライフログと呼ばれる分野を開拓してきた.特に,食事ログの研究開発とその社会展開に取り組み,FoodLogと称するシステムを公開した.その共通性や個人等の差異,傾向の予測といった解析,大規模実データを使った認識等の課題を進めている.

マルチメディアライフログ: Foodlogについてもっと詳しく

3次元・天球映像による街中映像処理

実世界を取り込む技術として,3次元映像の研究を進めてきた.とりわけ,最近様々な市街映像についての取り組みを進めている.

3次元・天球映像による街中映像処理についてもっと詳しく

漫画の画像処理

漫画やアニメーションのメディア処理を進めている.Manga109 という学術利用のためのデータセットを構築するとともに,漫画内のオブジェクトの自動検出といった研究を行っている.

漫画の画像処理についてもっと詳しく

知覚・マルチモーダル処理

顕著性モデルのパーソナリゼーションを行っている.現在の顕著性モデルは観測者の特性を考慮していない.本研究では観測者の観覧行動による影響を調査し,パーソナライズされたモデルを構築している.

知覚・マルチモーダル処理についてもっと詳しく

Attractiveness Computing (魅力工学)

我々が人やサービス,もの等に対して感じる「魅力」に興味がある.なぜ,どのようにその魅力を感じるのかを深層学習,機械学習,統計処理,グラフ信号処理などを用いて解析し,魅力度の予測や魅力度をさらに向上させるための仕掛けづくりなどを行っている.企業とのコラボレーションも多い.

Attractiveness Computing (魅力工学)についてもっと詳しく

機械学習・パターン認識の新領域開拓

物体検出やノイズ除去,画像の高解像度化といった機械学習やパターン認識の分野において,単に既存技術を高性能化するのではない新しい試みを行っている.

機械学習・パターン認識の新領域開拓についてもっと詳しく

実世界応用

機械学習やパターン認識の技術を用いて,医療情報処理やテキストチャット解析といった実世界への応用をいかにして行うかといった研究を行っている.

実世界応用についてもっと詳しく