研究紹介- 岡谷 貴之 -


深層学習の理論と画像への応用に関する研究

人工知能の中核技術となっている深層学習(ディープラーニング)の研究を行っている.特に,深層ニューラルネットがなぜ高い性能を達成できるのか,さらなる性能向上に何が必要か,また推論結果を可視化等を通じて説明する方法の開発,学習データが少ない場合への適用など,理論的な研究を行っている.また,主に画像認識・処理等,画像を入力とする逆問題を対象に,深層学習の応用研究を行っている.これには,ロボット視覚への応用が含まれる.


画像を用いた空間の4次元モデリング

多視点画像を用いたカメラの自己位置推定および対象物の3次元形状計算の理論および応用の研究を行っている.理論面では,カメラキャリブレーション技術,統計的に最適な推定方法,さらには頑健性と精度の向上を目的とした深層学習応用の研究が含まれる.応用面では,従来技術が適用不可能な条件下でも動作可能な視覚SLAMの研究,およびそのロボット視覚への応用を研究開発している.加えて,空間を何通りもの位置や角度,また異なる時間にカメラで撮影した画像群を元に,その空間の3次元および時間変化を取得する方法を研究し,東日本大震災の津波被災地の被害および復興にともなう時間変化の可視化や,損傷検出のためのインフラ構造物の時間変化の推定ならびに可視化への応用を研究している.


物体の質感の画像認識に関する研究

人は物体の質感を,その表面の見た目や手触りなどから判断している.質感の知覚は,微妙で繊細なものであるが,工学的には製品デザインなどにおいてきわめて重要な要素である.本研究では,画像認識の手法によって物体表面の質感にかかわる特性を自動認識する方法を研究している.これによってさまざまな工学的応用の実現を追及するとともに,人の質感知覚の科学的な理解を目指す.
   
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