研究紹介

本研究室では映像を介して人や環境を理解することを目標として,教育・観光・一次産業など様々な応用フィールドを設定し,画像・映像の認識・処理を中心とした知的情報処理技術を研究しています.

JST CREST: FishTechによるサステイナブル漁業モデルの構築

海との共生に向け,漁船IoTと水産・海洋学の知見を情報学で繋げた新たな技術〜FishTech〜により広大な海を理解し,そこから経済性と資源保護を両立させたサステイナブルな漁業を実現する技術を研究しています.

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散乱現象下での三次元形状計測

三次元形状計測技術を,散乱現象が生じる環境へ適用するための研究を行なっています.例えば,濁った水中や霧,煙が発生している環境では,空間中の微粒子によって光が散乱させられることで画像のコントラストが低下し,三次元形状計測の精度が低下してしまいます.このような環境でも三次元形状計測を可能にする技術を研究しています.

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スマートツーリズム

旅行者にリアルタイムかつパーソナルな情報支援を行うスマートツーリズムが誕生しつつあります.本研究ではGPSなどのセンサ情報から旅行者の状態の推定・予測を行うことで,旅行者への適切な情報を提供し,オーバーツーリズムや旅行者の防災など,社会的課題の解決に貢献できる技術を研究しています.

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DeSET: 学習型画像超解像による海底地形図の詳細化

海底地形図は深度を画素値とする画像として扱えることに着目し,画像の解像度(画素の細かさ)を向上する技術である超解像を用いて粗いデータを細かくすることで,既にあるデータを活用して新たな計測を最小限に抑えつつ海底地形図を詳細化する研究を行っています.

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パターン認識に基づく授業状況・学習状況の推定と可視化

産学官が連携し,生徒1人に1台のタブレットPCのある学習環境でのICT教育モデルを構築するための実証研究に取り組んでいます. その中でも,タブレット端末を用いた答案データを対象に,そこから生徒が解答につまずいた箇所の検出や,解答傾向を分析する研究を行っています.

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