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.
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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.
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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.