研究方針

本研究室では、コンピュータで人間が行うような画像を認識や理解するための情報処理技術を研究しています。
個人認証として使われる顔画像認識をはじめ、物体認識、画像検索などの研究も行なっています。
また、動画像を対象として、大規模のビデオデータベースでの自動インデキシングシステムの実現に向けて研究しています。
実世界の認識と理解をコンピュータで実現することを目指しています。

主な研究テーマ

画像認識の研究
画像検索の研究
知的ビジョンシステムの研究
ビデオデータベースのインデキシング

キーワード

顔認識
物体認識
ビデオアノテーション
画像検索
ディープラーニング
映像検索

研究紹介

顔画像認識

「ベクトル量子化（VQ）」を用いて顔認識アルゴリズムを研究しています。
背景が除去された顔画像を4×4画素で切り分けます。
次に、この入力画像ブロックをあらかじめ登録しておいたコードブックと照合し、最も似ているパターンで置き換えます。
このときのパターンの使用頻度（ヒストグラム）を特徴量として求め、このヒストグラム情報により人物認識を行う手法です。

高速画像検索

画像からそれぞれ周波数空間及び実空間でのロバスト性の高い画像特徴を抽出して、特徴ベクトルを生成し、
数十万、数百万件規模の画像中から、「似ている画像」を瞬時に検索できる次世代知的高速画像検索エンジンを研究しています。

映像信号の高速探索

ベクトル量子化(VQ)によるヒストグラム特徴を用いた高速探索法は、ヒストグラムの性質を利用することにより、
全探索と同じ精度を保証したままで、実際に行う照合計算の回数を全探索に比べて百倍以上に削減することができます。

活動記録

12. March 2020

【受賞】交換留学生(M2)の邱君が3月のIEEE LifeTech 2020国際会議にて研究題目「A Mobile Device-Based Hairy Scalp Diagnosis System Using Deep Learning Techniques」の研究発表で優秀論文賞(Outstanding Paper Award)を受賞しました。

http://www.ieee-lifetech.org/2020/awards.html 受賞URL

学部3年生向け

卒業研究スケジュール

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期間	内容
4月	研究環境の整備、研究紹介の発表会（先輩から引き継いだ研究内容の理解度の確認）
4月〜7月	プログラミング研修（Python勉強会）
4月〜8月	深層学習勉強会（ディープラーニングの基本的な理論の学習）
5月〜	卒論研究着手
8月	夏合宿（研究紹介、中間報告）
12月	卒論要旨提出
2月中旬	卒論発表会（学科）
〜2月末	卒論提出
〜3月末	全国大会か研究会で研究成果を発表（最低1回）