知能情報メディア研究室

2016年10月に設立された研究室．

研究概要

人と共存し，環境適応する知能情報メディアシステムのため，コンピュータビジョン・画像認識などのマルチメディア計測・認識，および，大規模データの機械学習による計測・認識の高精度化に関する基礎技術を研究する．これら基礎技術を，人を見て（計測・認識して），人を知って（モデル化して），人を支援する知能情報メディアの応用研究に発展させる．

画像の拡張・修復：
カメラで撮影された画像は，遠方物体は小さく（認識しにくく）映り，カメラや被写体が動くとぶれてしまったり，写っていてほしくない物体が写り込んでいるなど，多様な欠陥が含まれる．こうした欠陥は，人が画像を見る際にも，機械がその画像を見て何かを認識する際にも，邪魔になる．こうした問題を解決するための画像の拡張・修復技術を研究する．
大量データ学習による映像からのヒトの行動認識：
ヒトの動きや行動のモデル学習に際して，ヒトに与えられた知識（学習用データ）だけを参照するのではなく，インターネット上のデータ（例：youtubeやオンラインニュースなどの画像や映像）からの自動的に学習することで性能を向上させる．
人群の解析：
従来型の「画像中の数名を対象」としていた問題から，多人数の行動や属性を同時に認識する問題へと発展させる．駅・災害避難時などの混雑空間におけるセキュリティや適切な経路誘導などに応用できる技術である．
人体の計測と３次元アニメーション生成：
身体の自然な動きを，非接触デバイスである光学式センサ（カメラ）を使って計測し，その動きに含まれる個人の特徴や技を解析したり，その解析結果をアニメーション映像生成へと応用する．
スマートビークルのための搭乗者や周辺歩行者の行動・状態認識：
自動車の全自動化を見据え，搭乗者の状態の計測・認識に基づく個人にあわせた制御法や，周辺歩行者の行動を予測に基づいた歩行者・搭乗者が共に快適な制御法，などを研究する．
更に詳細な情報は教員のページを参照ください．

画像の拡張・修復：

カメラで撮影された画像は，遠方物体は小さく（認識しにくく）映り，カメラや被写体が動くとぶれてしまったり，写っていてほしくない物体が写り込んでいるなど，多様な欠陥が含まれる．こうした欠陥は，人が画像を見る際にも，機械がその画像を見て何かを認識する際にも，邪魔になる．こうした問題を解決するための画像の拡張・修復技術を研究する．