Updated on 2018-01-09 (火) 16:55:09 (190d)

このページの内容は、新4年生向け説明会の資料とほぼ同様です。

研究テーマ:画像と音楽

研究の基本的な方向性として「人間とコンピュータの関わり方」(ヒューマンインタフェース)を考えています。 人間が外界から得る情報のほとんどは視覚聴覚からなので、その2種類をコンピュータで効率的に利用する方法を研究しています。言い換えると、ロボット の目と耳に焦点を絞った研究です。

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スケッチを描いて似ている画像を探す
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鍵盤を弾くと該当する曲を探す
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Photomosaicによる「最後の晩餐」
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断面形状が類似する土器の検索

画像処理とCG、深層学習

画像処理に関しては、昔のモノクロ写真の着色技術(郷土博物館と 共同)、フォトモザイク(日立市と共同)、色と言葉のつながりの可視 化、画像処理の考古学への応用、新型顕微鏡の画像処理(企業と共同) 等について研究しています。Pepper などのロボット用の、画像を用 いた自己位置推定についても企業と研究しています。

音楽情報処理

鍵盤を弾いて曲を瞬時に探し出すシステムや、楽曲のコード (和音)進行を CG で可視化して分析する方法などに取り組んでいます。

卒業研究のテーマ案

たとえば下記のようなテーマを考えています。興味を持った人は、 ぜひ研究室(E2-510)に見学・質問に来てください。

  1. 深層学習(1) 考古学の遺構実測図(手描き)を深層学習で清書(ベ クトル化)する手法
  2. 深層学習(2) 画像中の人体姿勢(関節位置)の推定を深層学習で効 率化する(企業と共同)
  3. 深層学習(3) 楽曲中のコード進行の推定を深層学習で効率化する
  4. 深層学習(4) 古い写真(モノクロ・低解像度)を深層学習で着色・高解像度化する能動的レストア
  5. IoT(1) テーブルトップインタフェースによるスマートキッチン
  6. IoT(2) 回転 LED 帯による残像を用いた 3 次元ディスプレイの制作(電子工作が得意な人向け)
  7. 学習支援(1) 手本との差分強調による手書き文字の練習支援
  8. 学習支援(2) ネット画像を素材に用いた連想ゲーム形式による英単語学習支援
  9. 学習支援(3) 画像からの数つなぎパズルの自動生成
  10. 楽曲のメドレーの自動生成 楽曲の構造を分析し、複数曲の切り替わりを滑らかに「接ぎ木」して演奏する手法の開発
  11. 時系列データの可視化・可聴化 データに含まれる特徴を捉えやすいよう画像や音に変換するアルゴリズムの開発

さまざまな共同研究

学科内の乾研と CAD 関連について、メディア通信工学科・矢内 研とは視覚・ヒューマンインタフェイスに関して、立教大学とは考古 学関連のテーマについて共同で研究しています。また、情報工学科の 石田研(AR・VR 関連)とも共同研究の準備を進めています。さらに、複数の企業

画像処理技術の応用(レーザー位相差顕微鏡、 移動ロボット、人体姿勢の推定)に関する共同研究を進めています。

研究室(E2-510)

2017 年度は大学院生 4 名、4 年生 4 名の合計 8 名が在籍していま す(2018 年度の大学院生は 5 名の予定です)。研究ゼミやコンパなど は乾研・矢内研、および石田研と合同で行うことがあります。 学生のサポート用に、研究資料・スケジュール等の共有を行う研究 室ウィキを運用しています (2017 年末で合計 22000 ページ以上)。過去の先輩達の研究資料を簡単に探せるほか、研究日誌をつけることで 自分の考えがより明確になります。

2018年度は、次の 2 種類のゼミを実施する予定です。

  1. 研究ゼミ
    • 各自の研究の進行状況について発表します(参加は 毎週、自分の発表は 3 週間ごと)。
  2. ゲームゼミ
    • Mac の開発環境の Objective-C 言語で 2 次元の RPG を作りながら実践的プログラミングを学びます。

何が身につく?

  1. 発表・表現の技術(日本語の能力)
    • 道具としての日本語は、考 える力・人に伝える力の 2 つを大きく左右します。そこで、毎週 のゼミや各種の発表会を通じて、文章作成やプレゼンテーション 能力をゴリゴリ磨きます。英語力もプログラミング能力もその人 の日本語能力を超えることはないので、まず日本語を鍛えます。
  2. プログラミング技術(C 言語, Objective-C 等)
    • ど の テ ー マでもかなりの規模のプログラムの作成が必須なので、1 つ 以上のプログラミング言語に詳しくなります。したがって、将来 SE やプログラマ (ソフトウェア技術者) を目指す人に向いています。開発環境はmacOSとiOSで、リアルタイム処理が重 要な学習支援や IoT 関連のテーマではメディア処理が効率的なOpen Frameworksも利用します。

大学院進学を歓迎します:指導資格あり

院生の最大数は特に定めていません(常識的な人数であれば)。

近年の研究室 OB・OG の進路

日立製作所 ×3、キヤノン ×2、NEC、野村総研、コニカミノルタ、 三菱電機インフォメーションソリューションズ ×2、東京ガス i ネット、 日立オートモティブシステムズ、サミー、NRI システムテクノ、ユニ キャスト、アクモス ×2、県警察、本学や他大学の大学院など