人とコンピュータが共存する社会へ

画像情報通信工学研究室

(大町・菅谷研究室)

Highlights

Huyさん(M2)がIEEE Sendai Student Awards 2019でThe Best Paper Prizeを受賞しました。

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】長崎さん(M1)が電子情報通信学会東北支部学生優秀論文賞を受賞しました。

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】産学連携で開発した魚仕分け装置の論文がIEEE Acesssに掲載されました。

】希さん(M2)がIEEE Sendai Student Awards 2018でThe Encouragement Prizeを受賞しました。

】佐藤さん(M1)がIEEE Sendai Student Awards 2017でThe Encouragement Prizeを受賞しました。

】大房さん、菅原さん、長岡さん(各M1)がそれぞれICDAR2017、HIP2017、CBDAR2017で発表しました。

】本戸さん(M1)がIPIN2017で発表しました。




Our Research

人間にとって視覚的に得られる情報は非常に重要であり、私たちは様々な視覚情報を当たり前のように処理しています。しかしコンピュータにとってそれは容易なことではありません。人間のように文字や画像を精密に認識・理解できるコンピュータの開発を目指して私たちは研究を進めています。

主な研究テーマ:
  • 高精度な環境中の文字検出
  • 動画・画像の符号化
  • 屋内の位置推定
  • ディープラーニング
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文字認識を活用したアプリケーション

現在、文字情報を取得できるデバイスは多く存在します。身近なところではスマートフォン、また以下のような珍しいデバイスもあり、その取得した文字情報は検出、認識技術に使われます。

  • スマートフォン

    タッチパネルで操作する多機能携帯電話。スマホやタブレットでいつでもどこでも手軽に文字情報を取得!

  • 全方位カメラ

    周囲360度の風景をひとコマに撮影することができるカメラ。周囲の文字情報をすべて取得!

  • メガネ型デバイス

    メガネの形をしたウェアラブル端末。機器を意識することなく、メガネをかけている感覚で文字を認識!

動画像符号化

今日、動画像通信は私たちの身近な存在になっています。しかし動画像の情報量は極めて多いので、それらの伝送や蓄積を効率的に行うため、これらを符号化し、圧縮する技術が必要不可欠です。

主な研究テーマ:オブジェクトに着目した動画像符号化、テキスト領域に着目した画像の符号化、など。


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ディープラーニング

ディープラーニングとは多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習のこと。つまり人間の脳神経を真似することで与えられたデータの特徴を学習させ、それを基に未知データを認識・分類を行うアルゴリズムのことです。画像認識の分野では、Convolutional Neural Network(CNN)が多く使われ、文字認識、顔認識、物体認識などに多く用いられています。

主な研究テーマ:CNNを用いた低解像度文字画像認識、CNNを用いたサバの識別、など。


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屋内ナビゲーション(位置推定)

屋外では地図データが用意されており、GPSなどで位置推定が簡単に行えます。しかし屋内では電子的な地図のデータはあまり提供されておらず、GPSも使用できません。そこでコンピュータで案内板画像を人間のように理解し地図データを作成、ナビゲーションする研究や看板画像を用いて位置推定をする研究などがされています。

主な研究テーマ:案内板画像を用いた屋内ナビゲーション、屋内環境画像を用いた屋内位置推定、など。


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