コンピュータを知的に，かつ，高速にする研究
世の中のあらゆる問題の解決に用いるには，現在のコンピュータの能力を更に引き出す必要があります．
例えば，人には簡単に出来て，コンピュータには難しいものとして動画像の認識があります．
高解像度化が進むビデオカメラの映像から目的とする物体を実時間で検出し，
追跡することは，今までにない知的なシステムの実現を可能にします．
本研究室ではこのような動画中の各種物体の認識の他，莫大な組合せの中から最適な組合せを
効率良く探索する手法や，それらを並列処理によって更に高速に計算する方法の研究を行っています．
以下に研究事例の幾つかを紹介します．
絞り込み
飲食店における空きコップ・空き皿検出
監視カメラの映像から深層学習を用いて空きコップ・空き皿を検出します．
- 応用
- 飲食店店員の巡回削減 売上向上
自動二輪のための路上危険物検出
路上のスリップしやすいマンホールの蓋を遠い距離から検知します
- 応用
- 二輪車向け安全運転支援
映像による視線推定とその応用
深層学習を用いた虹彩中心の検出と眼球位置の推定による高精度な視線推定を行います． 遠方に小さく映る人物でも高精度の推定を可能とします．
- 応用
- 通行人監視 看板注視度計測 注意の散漫度計測
バスケット選手のプレイ解析のためのボール追跡
- 応用
- バスケット選手のプレイ解析やトラベリングの判定支援
サッカー放送映像からの特定選手追跡
深層学習技術と粒子フィルタを組み合わせて団体競技の選手を追跡します．
- 応用
- 選手のハイライト映像制作 プレー内容分析
手指動作認識による仮想キーボード
紙の鍵盤上で楽しめる簡易楽器を実現します．設置場所を選ばず，また実際のピアノでは不可能な演奏を可能にします．
漫画タイトルの識別
漫画のタイトルを推定します
- 応用
- 漫画検索支援
トレーディングゲームカードの実時間認識
画像上のカードを実時間で認識します．様々な角度で撮影されるカードの傾きにも対応し，撮影環境に左右されないカード認識を実現します．
- 応用
- ARによるカードゲームの演出 対戦動画への自動カード情報表示
映像による受講生の挙動解析
カメラで撮影した受講生の動きから受講態度を分類します.
- 応用
- 授業内容の分析・改善 受講生の科目選択の参考情報
深層学習によるマスク除去
マスクを付けた顔画像をマスク無しの自然な顔画像に変換します
- 応用
- 人々がマスクを付けたままの写真や動画の撮影を可能に
映り込みの人影除去
写したい人はそのままに残し、背景などに写りこんだ人影のみ除去します
- 応用
- 見栄えが良くプライバシーも考慮したSNS投稿用の写真などの加工支援
屋外風景写真からの不要人物消去
深層学習による画像生成技術を用いて，風景の記念写真から不要な人影を消去します．
- 応用
- 風景写真の景観改善 プライバシー保護
線画アニメの自動着色
一つの着色済みフレームから後続の線画フレームに対し自動着色を行います．
- 応用
- アニメ制作の効率化
深層学習による漫画キャラクタの自動着色
ペンやスクリーントーンで作成された漫画画像を入力とし，自動でカラー着色を行う研究です． 入力した漫画画像をキャラクタごとに領域分割(判別)し，それぞれのキャラクタに合わせた着色を実現します．
- 応用
- 漫画の自動カラー化
イラストにおける服のシワ生成
イラストにおける服のシワとその影を深層学習を用いて自動生成します．
- 応用
- イラスト制作支援
仮想試着のための着衣除去による自然な画像の生成
深層学習に基づく身体部位の3D推定と，肌の露出部分の色を活用した着衣除去を行います．
- 応用
- 仮想試着
樹木イラストの自動生成
再帰的描画により樹木を表現し生成します．エネルギーモデルにより成長度合を制御し，密度を考慮することで枝葉の重なりを制御します． 枝先の回転等，現実の樹木には有り得ない形状を表現することができます．