ブックタイトルGSIS_2019

概要

GSIS_2019

システム情報科学専攻Department of System Information Sciences 29■研究キーワード■■KEYWORDS ■Fig. 2 Change detection at disaster site図２ 市街地時間変化の認識Fig. 1 Material and attribute recognition図１ 物体の表面質感の画像認識We study computer vision and related fields such as image processing, machine learning, or naturallanguage processing. The goal of computer vision is to build a machine intelligence that can capture,recognize, and make a decision on various visual phenomena, from image sensing to semanticrecognition. Towards this goal, we work on both theoretical and practical problems in computer vision,such as material recognition, urban scene modeling, deep neural networks, probabilistic graphicalmodels, artificial network for neuroscience, visual fashion analytics, or attribute perception in naturallanguage. With the recent progress in deep learning models in the field, we are currently focusing onthe theoretical analysis and effective application of deep neural networks. For example, we considerhow a deep learning model can effectively discover and recognize material properties beyond objectcategory (Fig 1), and what connects artificial neural networks to human perception. Also, we work on theapplication of computer vision techniques for resilient urban infrastructure（ Fig 2）．Computer Vision: From Image Sensing to ArtificialIntelligenceわれわれはコンピュータビジョンを中心に、画像処理、機械学習、自然言語処理など、関連する分野を広く研究しています。コンピュータビジョンの目標は様々な視覚的現象について観測、認識、そして判断を下すことのできる機械知能を作ることにあり、画像計測から意味的理解まで幅広い問題を取り扱います。この目標に向け、われわれの研究室では理論・実践の両面から各種の問題に取り組み、モノの質感認識、市街地の情景モデリング、深層学習モデル、確率的グラフィカルモデル、人工ニューラルネットワークと人の脳の関わりの分析、ファッション画像の認識、自然言語による質感表現などで研究を進めてきました。近年の深層学習モデルの発展に伴い、われわれの研究室では現在ニューラルネットワークの理論的解析と効果的な実践応用手法で研究に取り組んでいます。例えば深層学習モデルを用いてモノのカテゴリだけでなく質感までもいかに上手く発見し認識できるようになるか（図１）、ニューラルネットワークと人間の知覚との関わりはどのようになっているか、といったテーマで研究を進めています。また、災害等に強靭な社会を作るためのコンピュータビジョンの応用技術にも力を入れています（図２）。Prof.Takayuki Okatani教 授岡谷 貴之コンピュータビジョン／画像認識／多視点幾何／ディープラーニング／人工知能computer vision ／ visual recognition ／ multi-view geometry ／ deep learning ／ artificial intelligenceコンピュータビジョン：画像計測から人工知能までhttp://www.vision.is.tohoku.ac.jp/Image Analysisイメージ解析学助 教Assis. Prof.Masanori Suganuma菅沼 雅徳