豊田工業大学

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知能情報メディア

画像認識、マルチメディア処理、機械学習、ヒューマンセンシング・モデリング

ヒトの視覚を知り,ヒトを超える視覚機能を実現する

画像の超解像などの画像拡張技術

小さい画像を大きく拡大する応用は,昔の映像のアップコンバートや(例:DVD映像を4K映像にする),無線通信などの限られた通信帯域で送受信された画像・映像の高精細化など,多くの実応用が期待されます.しかし,一般的な補間計算による画像拡大では,画像はボケてしまいます.そこで,「このように縮小された画像の元の大きな画像は,このような見え方である」という対応関係を大量の撮影画像から学習しておくことで,高精細な画像拡大(超解像)を実現します.この超解像に加え,類似したフレームワークで多様な画像拡張技術を研究します.

画像拡張と画像認識の同時学習

画像に写っている物体の検出は,コンピュータビジョンにおける最も基礎的で重要なタスクの一つです.機械学習の発展によって,物体検出の性能は飛躍的に向上してきていますが,人間でも見分けが難しい物体(例:遠方物体のように画像上で微小な物体)の検出では,コンピュータビジョンの性能もまだ限定的です.我々は超解像のような画像拡張と物体検出を統合的に同時学習することで,相互に性能向上できる技術を研究しています.

人間の動き,行動,活動の解析

システムによって人間の活動を支援するためには,まずシステムが人間の状態を知る必要があります.我々は,様々なレベルで人間の状態を知るため,人体の姿勢推定,行動認識,グループとしての活動認識などを幅広く研究しています.特に,静止画だけからでは認識の難しい「動き(ダイナミクス)」のモデル化や認識に興味を持っており,撮影された現在時刻までの状態認識に加え,そこから計算される未来の状態まで予測する研究も行っています.