研究内容

当研究室の研究分野・研究テーマについて紹介します

人間は眼と脳を通じて視覚から非常に多くの情報を得ており、視覚に基づいて認識や動作を行っています。

コンピュータビジョンは、コンピュータによって視覚の機能を実現するための技術を指します。カメラで得られた画像をはじめとするセンサ情報を処理し、認識することを目的としています。

本研究室では、カメラを中心とするセンサ情報の処理と認識に関わる研究を、理論から応用システムに至るまで幅広く行っています。

農業の生産性向上などのために農学部の先生のもつ「匠の技」を実現するための、画像認識・解析技術の研究を行っています。

植物の3D形状モデリングや成⻑モデリング、生育に関わる植物の状態認識、深層学習による画像からの細胞認識、マルチスペクトル画像認識（病理解析、植物成⻑解析）などを行っています。

本研究室では、自動運転に向けてヒヤリハットデータベースの解析を行い、事故防止のために運転者を支援する研究を進めています。カメラやレーダーなどのセンサ情報を用いて運転者の認知を補助し、安全性を高めることを目的としています。

本研究室では、実世界の物体の形状や色をデジタルに取得し、インタラクティブに操作・変形できる3次元モデリング技術を研究しています。

多視点画像やセンサ情報からの3次元形状推定、深層学習によるモデル生成・テクスチャ獲得など、理論から応用まで幅広く取り組んでいます。

本研究室では、Generative Adversarial Networks (GANs)、Vision Transformer、Stable Diffusion などの技術を単に使うだけでなく、さらに性能を向上させる研究を行っています。

具体的には、新しいネットワーク構造や学習方法を提案し、より高い精度を達成すること、より少ないデータセットで同程度の精度を得ること、より短い学習時間で同程度の精度を実現することを目指しています。また、様々なアプリケーションへの応用を見据え、効率的な学習方法の提案も行っています。