北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 吉高研究室

 
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研究テーマ

下記以外にも様々なテーマに関する研究を進めています。コンテンツ追記作業中。

・深層学習における判定要因の探索と可視化

医用画像などを対象とし、特定の疾患の判断要因となる画像特徴がどこにあたるのかを可視化する手法について研究を進めています。

医用画像への適用例
 
・仮想影の投影による暗黙的な視線誘導

実物体に仮想影を重畳し、視線を誘導する試みです。

実物体への仮想影重畳と視線のヒートマップ表示の例
 
・人―人、人―モノのインタラクション認識に関する研究

人や物を検出、識別し、人と人、人とモノとの間の関係からどのようなインタラクションや動作が行われているのかを検出、識別する研究を進めています。

recognition of human-human interaction
人と人のインタラクションの識別処理に関する概念図
recognition of human-human interaction
人とモノのインタラクションの識別処理に関する概念図
 
・工業製品の外観検査に関する研究

パイプなどの内壁の良・不良状態の判別を自動化することを目的とした研究を進めています。

・深層学習による寄生虫体の検出と種の識別

顕微鏡写真中を入力として、人の体内に取り込まれると疾患の原因となる寄生虫(原虫類など)の検出と種の識別をより精度高く実行する手法の研究を進めています。

an example of detection and identification
寄生虫体領域の検出と識別結果の例(Balantidium)
 
・交通監視映像処理 -交通量推定-

"backward connection"の導入により車両密度の推定精度を向上させた研究です

an example of vehicle counting
推定結果の比較の例(中央がbackward connection無し、右が有りの場合の出力)
 
・交通監視映像処理 -夜間映像を対象としたヘッドライト検出-

夜間の交通監視カメラ映像を対象とし、時間・空間情報からヘッドライトを手掛かりに車両を検出する手法です。

an example of headlight detection based on spationtemporal feature
時間・空間特徴とヘッドライト領域の検出例
 
・血液の顕微鏡写真を入力とした白血球領域の検出とAMLサブタイプ分類

血液の顕微鏡写真から白血球領域を検出し、AMLのサブタイプ分類を実現する手法に関する研究を進めています。

an example of detection and identification
2種類の特徴量から白血球領域を検出した結果の例
 
・簡単でより高精度な紙媒体情報の電子データ化

健康診断結果の通知を例として、タブレットやスマートフォンのカメラにより、簡単・確実な撮影操作でより精度高く印刷された情報を電子データ化する技術の研究を進めています。

easy data migration for PHR
簡単撮影で検診結果を電子データ化するインタフェース
 
・電気泳動画像を対象とした特徴点検出による遺伝子情報の同異識別処理

電気泳動画像を入力として、2つの試料間の遺伝子情報の同異を自動判別する手法の研究を進めています。

・映像の構造化

映像コンテンツへのアクセス性を高める手法の1つに、映像コンテンツを映像切り替え点や シーン境界毎に区切ることなどにより構造化するものがあります。

これまでに、映画映像を対象とし、シーンや特定の感性表現がなされた区間毎に映像を分割し、区間相互の関係や感性表現の視点から見た重要度の評価により映像内容を可視化する手法やダイジェストを生成する手法などに関して研究を進めています。

映像中の編集技法から感性表現やその強弱を検出し、視覚化するシステム
 
カメラ操作を検出し、カメラ操作の種類と操作パラメタから
感性表現を検出し視覚化するシステム
 
・マルチメディアデータ検索

映像情報はしばしばサウンド情報を伴ったかたちで提供されます。また、映像で表現されている内容に関しては映像が利用される場面や目的によって着目すべきものが異なります。

検索対象となる内容の記述とメディア表現間の変換にも着目したマルチメディア検索システムに関する研究を進めています。

・視線を利用した視覚情報の構造化とインタラクション

人の眼球運動パターンや視線から視覚情報への傾注を検出しそれに基づく情報構造化、情報共有、状態検出などの研究を進めています。

注目部位を検出、蓄積し、嗜好情報を暗黙的に認識し、
それを共有することによりフィルタリングを行うシステム
 
・撮影支援システム

「良い写真」の観点は色々考えられますが、構図決定や被写界深度(いわゆるボケ味)の決定や調整をより適切にするためのアシスト技術の研究を進めています。

composition assist camera
構図選択・決定をアシストするカメラシステム
dof assist camera
被写界深度調整をアシストするカメラシステム
 
・映像制作支援

同じ被写体を撮影したとしても、被写体の大きさ(ショットサイズ)、被写体に対するカメラの向き、 ズーム操作などにより撮影された映像を見て受ける印象や映像の表す雰囲気は異なることが知られています。したがって、撮影者が撮影時に意図する印象や雰囲気を適切に表現する撮影方法をとらなければ、映像を見る側は撮影者の意図とは異なった受け取り方をしてしまう可能性があります。

このような視点から映像撮影を考えると、一定水準の映像コンテンツを制作するためには多種多様な知識や技能が必要であり、撮影経験の少ない人がそれらを踏まえて撮影を行うのは難しい現状です。

そこで、本研究室ではユーザの撮影状態を認識し、映像を見る側にも映像制作者の意図が適切に正しく伝わるよう支援を行うシステムに関する研究を進めています。

ユーザの撮影状態を認識し適切な撮影方法になるよう具体的に指示する撮影支援ビデオカメラシステム