画像・映像処理とユーザインタフェースに
関わる広い範囲を研究しています

吉高研究室　YOSHITAKA Laboratory
准教授：吉高 淳夫（YOSHITAKA Atsuo）

E-mail：
［研究分野］
画像解析、感性情報処理、インタラクティブシステム
［キーワード］
動画像解析、画像／動画検索、視線インタフェース、撮影・編集支援システム、医療画像処理

研究を始めるのに必要な知識・能力

画像処理、人の視覚システム、ユーザインタフェースに関する基本的理解に加え、C++などによる画像処理プログラミングの能力が必要です。取り組む研究テーマにより必要な知識・能力は異なります。これらに関する知識・能力を事前に習得しておくことは必須ではありません。

この研究で身につく能力

主にC++を用いた画像処理、ユーザインタフェース実装に関するプログラミング能力、人の振る舞いや視覚システムを考慮したユーザインタフェースデザインと実装法、画像解析システムに関する問題の認識と解決に関する論理的思考力が養われます。また、研究活動の過程で日本語論文だけでなく英文ジャーナルや海外主要国際会議で発表された論文の調査、理解も必要となりますので、英語論文の読解力の向上や、さらには留学生との研究ディスカッションを通じて技術英語力が向上することが期待できます。また、研究テーマの内容にかかわらず、論理的思考力、課題認識能力、問題解決能力が養われます。

【就職先企業・職種】 情報機器メーカー、自動車関連企業、ソフトウェア開発企業など

研究内容

映像からカメラワークを検出し、
それに伴う感性情報を判別するシステム

　私たちが接する画像／映像情報の量は年々増大しており、大量の情報の中から必要な情報を的確に探し出す技術の重要性はますます高まっています。また、映像制作の非専門家である一般の人々がビデオカメラやスマートフォンなどを使用して映像を記録し、それを映像共有サービスを通じて多くの人々と共有することも一般的になっています。人は多くの情報を視覚から得ていますが、例えば画像検索システムなどは計算機側の都合に合わせた処理の結果を出力しているものも多く、画像／映像情報に対して人が認識する意味・内容のレベルや感性に合わせたものには必ずしもなっていないのが現状です。人の知的活動を助け、その質をより高くすることに貢献する画像／映像処理システムを確立するためには情報に対する人の見方、あるいはとらえ方に沿った情報処理モデルに基づくシステムが求められています。本研究室では、このような視点に立ち、画像・映像解析処理やそれに関わるインタフェースの研究を進めています。
　研究室では3つの「変える（進化させる、向上させる、より使いやすく人の感性に合致したものにする）」を掲げ、研究を進めています。

1．画像・映像のアクセス環境を変える

　映像には様々な情報が含まれており、人が映像を見て受け取り、あるいは感じ取るような情報を計算機によって検出するためには、人の映像認識とは違ったアプローチをとることが有効なこともあります。映像に対して人が受ける印象や雰囲気といった情報、すなわち感性情報を抽出し、それを映像要約や映像内容の可視化、あるいは内容検索に応用する研究を進めています。

2．映像を創る環境を変える

　小型ビデオカメラなどの普及で映像撮影が身近になり、一般の人々が映像情報をアップロードし、それを共有するサービスも広く利用されています。映像制作に関する専門的な知識や技術を持たないユーザにより撮影・編集された映像は、しばしば意図したものとは異なるニュアンスを含む感性情報を伝え、映像の作り手と受け手の間の的確なコミュニケーションを妨げる要因となっています。このような問題を解決するために、適切な感性情報表現を助ける技術として、撮影支援、編集支援に関する研究を進めています。

3．映像と人とのかかわり方を変える

　人が画像／映像情報を見たときの興味対象や興味の深さに関する情報を人に余分な負荷をかけない形式で計算機システムに伝えることができれば、より効果的な情報検索や情報推薦が可能です。人が画像／映像情報を取得する際の視線情報や眼球運動からこれらの情報を取り出し、それを情報検索や情報推薦に応用する研究を進めています。

主な研究業績

1. Ngoc Nguyen and Atsuo Yoshitaka, “Human Interaction Recognition Using Hierarchical Invariant Features,” International Journal of Semantic Computing, Volume 09, Issue 02, pp. 169-191, 2015.
2. Atsuo Yoshitaka, Shinobu Chujyou, and Hiroshi Kato, “Improving the Operability of Personal Health Record System by Dynamic Dictionary Configuration for OCR”, Knowledge and Systems Engineering, Advances in Intelligent Systems and Computing Volume 326, Springer, pp 541-552, 2015.
3. Dinh-Luan Nguyen, Vinh-Tiep Nguyen, Minh-Triet Tran and Atsuo Yoshitaka, “Deep Convolutional Neural Network in Deformable Part Models for Face Detection”, Proc. 7th Pacific Rim Symposium on Image and Video Technology, 2015.

使用装置

視線検出装置（Nac, Tobii）
映像撮影、編集機器
学内クラスタ計算機