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．
人工知能やマルチメディア技術を活用したヒトの支援に繋がる研究・開発を広く行うが，いずれのテーマも，以下の「計測と認識」と「大規模データ学習」のいずれか，または両方を基礎技術としている．

マルチメディアによる人の計測と認識：
ロボットなどの情報システムが，人の状態を知る手段として，人に対して非接触で自然な生活を阻害しないカメラによる画像認識の役割は大きい．一方で，視覚情報以外にも，音声情報，生体情報など，人の状態を知るうえで有用な情報は多種存在する．これらマルチメディア情報を目的・対象に応じて活用することで「人や実世界の状況認識」を実現する．
大規模データ学習による計測・認識の高精度化と新たな知識の発見：
大規模かつ多種（マルチメディア）のデータを学習するために障害となる技術的問題を解決し，画像認識などの人工知能の性能を向上させる．

マルチメディアによる人の計測と認識：

ロボットなどの情報システムが，人の状態を知る手段として，人に対して非接触で自然な生活を阻害しないカメラによる画像認識の役割は大きい．一方で，視覚情報以外にも，音声情報，生体情報など，人の状態を知るうえで有用な情報は多種存在する．これらマルチメディア情報を目的・対象に応じて活用することで「人や実世界の状況認識」を実現する．

大規模データ学習による計測・認識の高精度化と新たな知識の発見：

大規模かつ多種（マルチメディア）のデータを学習するために障害となる技術的問題を解決し，画像認識などの人工知能の性能を向上させる．

超解像などの画像拡張：
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ます．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拡張技術を研究する．
超解像のオンラインデモ
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．
マルチメディアデータの統合モデル化と，知能ロボティクスやQoL支援への応用：
身体運動や生体信号などの複雑に依存する大規模マルチメディアデータを解析する．歩行のような滑らかで連続的な変化や，ヒトの認知や身体機能の発達や老化という長期間にわたるモデル化を研究する．
更に詳細な情報は教員のページを参照ください．

超解像などの画像拡張：

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ます．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拡張技術を研究する．
超解像のオンラインデモ