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# 情報・知能工学系研究室紹介

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国立大学法人豊橋技術科学大学情報・知能工学系研究室紹介「情報」と「知能」で世界を拓く情報・知能工学課程・専攻の教育研究分野は互いに密接に関連しており、ITやICTの進化に合わせてダイナミックに対応可能な組織構成となっています。それぞれの分野では計算機を核とし、高度に情報化した知的社会のインフラを支えるための基盤技術から応用技術まで、幅広い情報処理技術全般の教育・研究を行っています。例えば、アルゴリズムや計算理論を含むソフトウェア技術、並列処理や組込み計算機を含むコンピュータの構築技術、深層学習を利用してビッグデータを解析するデータサイエンス、Webや携帯端末を用いたインターネットの利用技術、テキスト・音声・画像・グラフィックスなどのマルチメディア情報処理とバーチャルリアリティ等のインタフェース技術、人とロボットの共生を目指す知能・インタラクション・ユビキタスセンシング技術、人の知覚・認知メカニズムの解明とコミュニケーション技術への応用、生命・自然・社会における知の理解とモデル化、先端的な大規模ソフトウェア・システム構築技術や計算科学への応用、などが挙げられます。以上のように、分野横断的な研究を含め、基盤技術から応用技術まで幅広く「情報・知能」技術科学の教育研究を行っている点が情報・知能工学課程・専攻の特色です。なお、情報・知能工学系とは、学部の情報・知能工学課程と大学院の情報・知能工学専攻を合わせた呼称です。また、学内で5つある系のうちの3番目に設置された系であることに由来して3系とも呼ばれています。

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国立大学法人豊橋技術科学大学2024.1.1版目次計算機数理科学分野情報ネットワーク研究室（川端研究室）1情報セキュリティ研究室（鈴木研究室）2量子生物学研究室（栗田研究室）3計算機システム性能工学研究室（佐藤研究室）4量子情報研究室（ダラルノ研究室）5計算化学研究室（後藤研究室）6分散システム研究室（中村研究室）7データ情報学分野音声言語処理研究室（北岡研究室）8応用情報システム研究室（土屋研究室）9学習推論システム研究室（渡辺研究室）10自然言語処理研究室（秋葉研究室）11ヒューマン・ブレイン情報学分野視覚心理物理学研究室（北﨑研究室）12視覚認知情報学研究室（中内研究室）13認知神経工学研究室（南研究室）14脳神経情報動態研究室（上原研究室）15生体運動制御システム研究室（福村研究室）16計算知能学研究室（村越研究室）17聴覚心理物理学研究室（松井研究室）18視覚神経科学研究室（鯉田研究室）19メディア・ロボット情報学分野グラフィックメディア研究室（栗山研究室）20行動知能システム学研究室（三浦研究室）21情報・ロボットシステム研究室（垣内研究室）22ユビキタスシステム研究室（大村研究室）23コンピュータビジョン・画像処理研究室（金澤研究室）24画像情報メディア研究室（菅谷研究室）25

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情報ネットワーク研究室InformationNetworkLab.研究概要計算機数理科学分野教授川端明生情報ネットワーク研究室では、情報処理システムとネットワークを融合した研究課題に取り組み、新たなネットワークサービスの実現を目指します。携帯電話、Web会議、ネットワークゲーム、農業、交通など様々なIoT（InternetofThings)アプリケーション等のネットワークサービスは、ネットワークを介して提供され、ネットワークを介して情報処理されます。コンピュータ間を接続するネットワーク、ユーザとコンピュータをつなぐネットワークは、広い意味で情報処理システムの一部と言えます。また、ネットワークサービスでは、大容量で低遅延な操作を実現する快適性、場所を選ばず利用できる利便性、セキュリティリスクを気にせず利用できる安全性は、様々なサービスに共通に求められる要件です。コンピュータは高性能化し、ネットワークも高速化する時代に、情報ネットワーク研究室では、ネットワークを情報処理システムの一部と捉えて、これらの快適性、利便性、安全性を実現するための情報処理システムの研究課題に取り組みます。主な研究テーマ①ネットワーク分散処理技術②超低遅延光ネットワーク構成法③高信頼な通信ネットワーク構成法新しいテーマも積極的に開拓します！共同研究•NTTネットワークサービスシステム研究所•国立情報学研究所、•京都大学、専修大学2024年度構成メンバＭ２:２名、M1生:１名、Ｂ４:５名最近の研究成果獲得外部資金科研費、国立情報学研究所、NTT研究所•低遅延なアプリケーションに適用するデータベースの分散配備法,IEICENS研究会,堀央樹,川端明生（豊橋技科大）,2024年11月•大規模ネットワークのエリア分割法を用いた高速検査に関する研究,IEICENS研究会,多賀一平,川端明生(豊橋技科大),2024年9月•DSND:Delay-SensitiveNetworkDesignSchemeforMulti-ServiceSliceNetworks,IEEENetworkingLetters,AkioKawabata,BijoyChandChatterjee,EijiOki,2024年4月•ADistributedProcessingCommunicationSchemeforReal-TimeApplicationsoverWide-AreaNetworks,IEEEConsumerCommunications&NetworkingConference(CCNC),SanetoraHiragi,BijoyChandChatterjee,EijiOki,AkioKawabata,2024年1月

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計算機数理科学分野研究概要情報セキュリティ研究室暗号理論を専門とする研究室です暗号理論は離散数学などの数学を基に，理論的な側面から情報セキュリティを扱う学問です．私たちの研究室では特に，公開鍵暗号技術と暗号プロトコルの研究開発を行っています．現代の暗号技術の安全性は，決して経験則や感覚に基づくものではありません．理論的な証明を与えることができ，かつ，そのような証明は必須となっています．そのため，現代における暗号技術開発は，1.“安全である”とは何かを定義2.定義に基づき暗号技術を構築3.安全性定義を満たすことを証明の一連の流れを踏むことが基本となります．私たちの研究室では，この一連を網羅した研究を行います．代表的な研究テーマ研究室HP:https://www.sec.cs.tut.ac.jp/担当教員教授鈴木幸太郎助教中井雄士暗号技術開発のプロセス安全性を定義暗号技術を構築安全性を証明多機能化/効率化ニーズを捉えた適切かつ実現可能な安全性を定義定義を満たす暗号技術を構築安全性定義を満たすことを理論的に証明実用化につなげるための改善も重要耐量子計算機暗号受信者が生成した鍵ペアインターネット上受信者のみがに公開された保持する公開鍵秘密鍵秘密計算プロトコル秘密のデータ𝑥インターネットを介した協調計算秘密のデータ𝑦送信者公開鍵に基づき暗号文を作成秘密鍵に基づき暗号文を復号公開鍵暗号の概要受信者公開鍵暗号の安全性は「公開鍵から秘密鍵が漏洩しない」という性質により成立します．現在使用される公開鍵暗号方式の多くにおいて，この性質は素因数分解問題や離散対数問題などの計算困難問題に基づきます．しかし，量子コンピュータが実現されるとこれらの問題は計算困難でなくなり，それと同時に現在使用される公開鍵暗号方式は安全には使えなくなります．量子コンピュータの実用化が現実味を帯びてきた今，量子コンピュータに対しても安全な公開鍵暗号技術（耐量子計算機暗号）の普及が急がれます．本研究室でも積極的に取り組んでいるテーマの一つです．その他の研究キーワード𝑓𝑥,𝑦秘密計算の概要𝑓𝑥,𝑦入力値（秘密のデータ）を秘匿しながら所望の関数を計算可能秘密計算は，複数の参加者が持つ秘密のデータを秘匿しながら，それらを入力値とした関数計算を行う暗号プロトコルです．例えば，複数の企業で顧客データを秘匿しながら，それらのデータに基づく統計データを算出する際などに用いることができ，その実用性は非常に高いです．特に近年の秘密計算の効率改善は目覚ましく，実用化にもつながり始めており，昨今注目されている暗号技術の一つです．ブロックチェーンなどその他の暗号技術と組合せることで通常達成できない安全性を満たすプロトコルを構築できることが知られています．本研究室でもそのようなプロトコルの構築に取り組んでいます．電子署名，匿名署名，IDベース暗号，鍵交換，暗号プロトコルの形式検証，検索可能暗号，公平交換プロトコル，暗号通貨，カードベース暗号など2024/11作成

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量子生物学研究室（QuantumbiologyLaboratory）研究概要准教授栗田典之高精度分子シミュレーションによる生体高分子と様々な化合物間の結合特性解析、その結果に基づく新規治療薬の候補化合物の提案当研究室では、スパコンを用いた高精度分子シミュレーションによって、タンパク質やDNAなどの生体高分子の生体内での働き、および生体高分子と薬になりうる化合物間の結合特性を解析しています。実験のみでは解明できない生命現象を高精度な分子シミュレーションにより明らかにし、その結果を基に、様々な病気に対して有効な新規の治療薬を提案することを目標に研究を進めています。ホームページ：http://kservice.klab.cs.tut.ac.jp/亜鉛イオンを含むタンパク質と薬の結合特性解析テーマ(1)：QM/MM計算による高精度な電子状態の計算大きな電荷を持つ亜鉛イオンを含むタンパク質は薬と結合した際の安定構造を正しく求めることが困難MM結合に重要な部分のみに量子力学的な(QM)計算を導入し、それ以外の部分に古典力学（MM）計算を適用したQM/MM計算により、複合体の電子状態と安定構造を高精度に計算⇒計算効率と計算精度を両立して安定構造を解明テーマ(2)：ヒトに対する副作用が少ない新薬の設計緑膿菌が分泌する亜鉛イオンを含む酵素に対する阻害薬は、人体内に存在する重要な酵素の機能も阻害してしまう可能性QMQM/MM計算のイメージ図Zn2+Zn2+阻害薬の候補となる化合物と緑膿菌の酵素、及びヒトの酵素間の結合特性を高精度分子シミュレーションによって解析⇒緑膿菌の酵素のみを阻害する副作用の少ない新規阻害薬を設計緑膿菌の酵素Zn2+ヒトの酵素鉄イオンを含むCYP酵素と薬の結合特性解析シトクロムP450(CYP)酵素は、あらゆる生物の生体内に含まれ、薬物の解毒、ステロイドホルモンの生合成、ビタミンDの代謝などに関与する重要な酵素テーマ(1)：量子化学計算による生体高分子の電子状態解析CYP酵素と薬の結合特性を高精度に調べるため、フラグメント分子軌道(FMO)計算により電子状態を解析CYP酵素をフラグメント単位で分割→スパコン(富岳)を活用し高速に計算テーマ(2)：鉄の電子状態を考慮した古典力場の作成‣CYP酵素内の鉄は薬と強く相互作用するため、鉄の電子状態を考慮した古典分子力場(MM)が必要‣鉄周囲の構造変化を分子動力学(MD)計算により解析CYP酵素古典力学𝑬=𝒎𝒂計算富岳MM/MDFMO量子力学𝑯𝚿=𝑬𝚿MM/MDとFMO計算を組み合わせた手法により結合特性を高精度に解析⇒CYP酵素に対する新規阻害薬の提案熱揺らぎを考慮し構造変化を解析分子の電子状態を高精度に解析

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QRコード自動的に生成された説明計算機システム性能工学研究室ComputerSystemsPerformanceEngineeringLab.www.perf.cs.tut.ac.jp担当教員:佐藤幸紀(yukinori@cs.tut.ac.jp)居室F-304計算機システム性能工学研究室（Perf-lab）はクラウドコンピューティング基盤研究概要から、FPGAを使った専用コンピュータ、夢の未来の新奇コンピュータ（脳型計算、近似コンピュータ）まで、あらゆるコンピュータとそれらで動作するソフトウェアの研究をしています。手のひらサイズのシングルボードコンピュータから、ラックマウントサーバーやデータセンター、更には、スーパーコンピュータ富岳の規模まで、プログラミング・ソフトウェア開発環境やコンピューティング基盤を設計しアプリケーション評価するというアーキテクチャを研究します。未来のコンピュータを想像するべく、応答速度や性能、電力効率、システムレベルの生産性やコスト、使い勝手に関する諸問題に取り組んでいます。IoT/ポスト5G時代のアーキテクチャPerf-labの技術スタック作って試して計測する専用コンピュータ設計作って試せるサーバー環境研究テーマ例•IoT/ポスト5Gネットワーク時代のクラウドコンピューティング•脊髄反射のように素早く応答し運動制御するコンピュータ•宇宙空間での自律動作のための超高速・低電力コンピュータ•脳神経の構造・動作原理を模倣するコンピュータ•スーパーコンピュータ富岳の性能分析や次世代スパコン技術開発•データフロー型の超高効率な専用コンピュータ•計算誤差に耐性のあるコンピュータ設計法の開発Perf-labサーバー室＜共同研究機関＞産業技術総合研究所理化学研究所JAXA・東京大学(研究室限定の実務訓練の派遣実績あり）研究室WebページPerf-labは、多様性を重んじ自由な発想を育みつつ、最新の実践的なコンピューティングの研究の理想郷となる環境を目指しています。

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https://micheledallarno.wordpress.com「量子情報研究室」紹介用の資料QuantumInformationLab.IntroductoryMaterialミケレダラルノMicheleDall’Arnoキーワード：量子論、量子情報、量子計算Keywords:quantumtheory,quantuminformation,quantumcomputation多くの動作設定は、回路モデルによって簡便に記述することができます。入力が与えられると、回路はそれをある種の情報に変換し、それをある規則に従って処理し、最終的に変換して出力を生成します。しかし、このような回路が内部でどのように情報を表現し、処理するのかについては、古典的な情報理論では十分な説明ができず、量子論に頼らざるを得ないのであります。私たちは、そのような量子情報理論の研究を行っています。量子通信・情報検索—研究テーマは、量子通信や情報検索問題、例えば量子ビットの読み出しにおける誤差やエネルギーの最小化などです。量子仮説検定、量子チャンネルの有用性、量子アンサンブルのゲスワーク、ユニタリーデバイスの量子読み出しといったシングルショットの場合だけでなく、量子チャンネル容量、量子アンサンブルのアクセス可能情報、量子測定の情報量といった漸近領域についても研究を行っています。量子回路特性評価—デバイスに依存しないテストやデータドリブン型推論など、入出力相関にのみ基づく機械学習的アプローチで量子回路を特徴付ける問題を調査し、例えば量子コンピューターの信頼性の高いキャリブレーションに応用します。量子回路のシミュレーションの可能性の基準の導出と合わせて、量子回路の資源理論をデバイスに依存しない形で定式化することを目指しています。高次量子回路—私たちは、量子「combs」つまり、他の回路を入出力とする量子回路を研究しています。例えば、古典的なプログラミング言語の「if-then」に相当する量子回路を制御する可能性の問題を、量子計算のアルゴリズムの実装のために研究しています。Manyoperationalsetupscanbeconvenientlydescribedbyacircuitalmodel.Wheneveraninputisprovided,thecircuitconvertsitintosomesortofinformation,thatisthenprocessedaccordingtosomerulesandfinallyconvertedbacktoproduceanoutput.However,classicalinformationtheorydoesnotsufficeforanadequatedescriptionofthewaysuchacircuitinternallyrepresentsandprocessesinformation,andonehastoresorttoitsquantumcounterpart.Ourresearchspanssuchatheoryofquantuminformation.Quantumcommunicationandinformationretrieval—Ourresearchtopicsincludequantumcommunicationandinformation-retrievalproblems,suchastheminimizationoftheerrorortheenergyinthereadoutofquantumbits.Westudyboththesingleshotcase(quantumhypothesistesting,utilityofquantumchannels,guessworkofquantumensembles,quantumreadingofunitarydevices),aswellastheasymptoticregime(quantumchannelcapacities,accessibleinformationofquantumensembles,informationalpowerofquantummeasurements).Quantumcircuitcharacterization—Weinvestigatetheproblemofcharacterizingquantumcircuitswithmachine-learning-likeapproachessolelybasedoninput-outputcorrelations,suchasdevice-independenttestsanddata-driveninference,withapplicationsforinstanceinthereliablecalibrationofquantumcomputers.Inconjunctionwiththederivationofsimulabilitycriteriaforquantumcircuits,suchacharacterizationaimsatadevice-independentformulationoftheresourcetheoriesofquantumcircuits.Higherorderquantumcircuits—Ourresearchlinesincludequantumcombs,thatis,quantumcircuitsthathaveothercircuitsastheirinputandoutput.Forinstance,weinvestigatetheproblemofthecontrollabilityofquantumcircuits,thatis,thequantumequivalentofthe”if-then”conditionalconstructofclassicalprogramminglanguages,fortheimplementationofalgorithmsforquantumcomputation.

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誤差計算化学研究室ComputationalChemistryLaboratory研究概要計算機数理科学分野教授後藤仁志＿准教授五十幡康弘計算化学研究室では，生体・医薬関連分子や機能性材料の設計，これらに関連する化学現象の解明に向けて，計算科学や情報科学の技術を駆使した次世代分子シミュレーション技術について研究しています．当研究室の研究テーマは，SARS-COV-2，インフルエンザ，癌，HIV，アルツハイマー病などの病気に対する医薬品設計だけでなく燃料電池や機能性高分子フィルムなどのモノづくりとも密に連携しています．また近年では，植物工場を題材として農業に関する指標を情報技術で予測することも取り組んでいます．たとえば，工場野菜の成長予測や，気象情報に基づく野菜市場の卸売価格予測が挙げられます．このように私たちは，幅広い分野で日常生活にも関係する科学技術について研究しています．•創薬のためのドッキングシミュレーションプログラムの開発•植物工場における野菜の成長予測病原体のタンパク質に強く結合し，そのはたらきを阻害するペプチド(薬)を予測タンパク質計算複合体ペプチド•分子のエネルギー，物性，生理活性を再現する機械学習モデル•野菜市場の卸売価格予測構造情報から分子の性質を低コストに予測市場価格物価旬気象情報分子構造記述子回帰モデル予測値𝑋Δ𝐸𝑖𝜀HOMOIC50過去の市場価格気象情報市場価格モデル予測将来の市場価格理論計算学習𝐻Ψ=𝐸Ψ計算コスト

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分散システム研究室DistributedSystemsLaboratory研究室Webサイト研究概要計算機数理科学分野准教授中村純哉分散システムは，ネットワークで接続された複数のコンピュータ（ノード）から構成され，ノード同士が通信し協調することで，一つのタスクをこなします．分散システムは多くのノードで構成されることから，一部ノードの故障は避けられません．また，ネットワークの切断や通信遅延が原因で，最新の情報を得られないこともあります．分散システム研究室では，このような様々な問題を解決できる効率の良い分散システムの実現を目指します．ByzantineFaultTolerance分散システム内の故障したノードは予期しない動作をすることがあります．また，悪意ある攻撃者にノードが乗っ取られた場合には，処理を妨害する動きをするかもしれません．このような振る舞いはビザンチン故障としてモデル化されます．ByzantineFaultToleranceは，たとえ一部のノードがビザンチン故障しても，分散システム全体はサービス提供を継続できるレプリケーション技術として知られ，ブロックチェーン（分散台帳）や分散データベースのコア技術として広く利用されています．本研究室では，パブリッククラウドを活用した世界を跨ぐ広域ByzantineFaultToleranceの実用化を合意目指して，様々な技術の研究開発に取り組んでいます．⾃律移動ロボットの協調動作新しい分散システムの実現形態として，自律的に環境を移動し情報収集する移動ロボットが注目を集めています．それぞれの自律移動ロボットは限られた機能しか持ちませんが，複数のロボットが集めた情報を互いに持ち寄り協調することで，高度なタスクを達成できます．本研究室では，理論計算機科学の観点から，タスクを達成するために必要となるロボットの41機能やタスクの実行にààかかる時間を明らかに2することを目指します．Part1ロボットのモデルは，メモリや通信機能の有無や，フィールドの種類など，様々なバリエーションがあります．3Part2ààààààà不正応答妨害àà機械学習によるネットワーク侵⼊検知システムネットワークを経由したサーバへの不正侵入攻撃は年々増加しています．そのような攻撃を検知・遮断するための仕組みとして，ネットワーク型侵入検知システムが広く使われています．ところが多くのシステムはパターンファイルによって攻撃を検知するため，新しい攻撃には対応できません．この問題を解決するため，機械学習を利用した侵入検知システムの研究が進んでいます．研究室では，機械学習を利用した侵入検知システムを実現する分散処理フレームワークMLNIDSを提案しました．このフレームワークの実用性について，検知率や処理性能，設置場所安定性など，様々な観点から検証・改善していきます．研究室活動について■研究室生活週1回のミーティングと定期的な輪講をベースに研究を進めていきます．研究成果は，国内学会や国際会議での発表を積極的に目指します．■研究テーマ通信!センサー教員と相談してテーマを決定します．パンフレットに記載のテーマに限らず，新しいテーマの提案も歓迎します．やってみたいテーマがあれば，ぜひ相談してください．■得られる知識・スキル通信から特徴量を抽出クラウドに処理をオフローディング通信量に応じてサーバ台数を自動的に調整特徴量の加工通信の分類分類結果の蓄積・解析クラウドサービステーマによって異なりますが，Linuxやコンテナ，Kubernetes，クラウド，ネットワークなどシステム構築に関するスキルを習得できます．理論的なテーマでは論理的思考力も身につきます．

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研究室ホームページ音声言語処理研究室SpokenLanguageProcessingLaboratoryデータ情報学分野教授北岡教英助教若林佑幸研究概要人と人とがコミュニケーションする最も自然なモダリティ（手段）である音声。音声を科学的に知るとともに、人間のコミュニケーション能力を工学的に実現することを目指しています。音声の分析や音源分離といった音声信号処理技術、音声認識・音声合成・対話技術などの音声言語処理技術を研究開発し、さらにそれらを応用した、未来の音声対話・マルチモーダルインタラクションシステムの構築をしています。フォトリアルCGエージェントとの対話システム3DCG少女Saya各項目への入力要約文の入力選択肢の選択音声入力による電子カルテ入力支援最新の音声認識/合成技術ー深層学習によるEnd-to-End音声認識/合成ーEnd-to-end音声認識音声波形「こんにちはお元気ですか」音響信号の時間周波数解析混合音の音源分離マルチモーダル幾何問題解答作成システム

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応用情報システム研究室AppliedInformationSystemsLaboratoryhttps://is.cs.tut.ac.jp/研究室ウェブページデータ情報学分野教授土屋雅稔概要応用情報システム研究室は、自然言語処理およびソーシャルメディア解析を主な研究分野とし、人間の知的活動を支援・拡大するた技術の研究開発に取り組んでいます。近年、生成AIや深層学習の応用が進む中で、生成AIを含む深層学習モデルの解釈可能性および信頼性が重要な課題として浮上しています。当研究室では、特に、データセットに内在する偏りが深層学習モデルに与える影響に注目しています。データセットに偏りが含まれている場合、モデル作成者の意図とはまったく異なるモデルを構築してしまう場合があります。例えば、動物の画像を識別するモデルを構築しているつもりで、画像の背景を識別するモデルを構築していた、という有名な例があります。自然言語データセットにおいても、同じように人間には分かりにくい偏りが含まれている場合がありますが、このような偏りが深層学習モデルに与える影響は明らかではありません。当研究室では、データの偏りがもたらす影響を調査し、より信頼性の高い自然言語処理技術の開発を目指しています。また、ソーシャルメディアからの大量データ解析を通じて、人々の行動や意見を分析し、社会的トレンドの把握やマーケティングへの応用可能性を探っています。最近の研究成果

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学習推論システム研究室LearningandInferenceSystemsLab.データ情報学分野教授渡辺一帆研究概要データから学習や推論を行うシステムは，人工知能の実現に広く用いられていますが，その性質はまだあまり理論的に深く理解されていません．本研究室では，学習・推論システムの性能を統計学や情報理論の方法により解析する統計的学習理論とその応用に関する研究を行っています．学習法の解の振る舞い，汎化性能の解析歪み有りデータ圧縮低品質，高圧縮高品質，低圧縮𝑝𝑤𝐷=1𝑝𝐷𝑤𝑝(𝑤)𝑋መ𝜆=argmax𝑋𝑅(𝐷)=inf𝐼(𝑋;𝑋)𝐷𝑑𝑋,𝑋≤𝐷理論限界の解明，効率的な圧縮法高次元データの可視化時系列予測法とその最適性連絡先：wkazuho@cs.tut.ac.jp

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研究室Webページ自然言語処理研究室では、人間の使う言語を対象とした計算機処理について、「情報アクセス」「機械翻訳」「音声言語インターフェース」の３つの基盤技術を中核と捉えて研究を行っています。現在、力を入れている研究は以下の分野です。もし、講義の翻訳が…講義音声の統計的機械翻訳（福島）ニューラル機械翻訳は、言語間で文が対応付けられた対訳デーIf$transla+on$of$a$大学の講義統計的機械翻訳字幕化やテキスト化タを使って系列変換ニューラルネット統計的機械翻訳を用いて自動的に翻訳原言語目的言語リアルタイムな字幕生成ワークを学習する自動翻訳手法です。この技術を改良・拡張・応用して、対訳データの代わりに単言語データを活用する手法、事前学習済みニューラルネットワークを利用した性能改善、発話から直接目的言語へ変換する音声翻訳、などの研究を行っています。自然言語処理の応用として、医者と患者の対話から医療診断名を自動推定する技術、ツイッターの投稿データから投稿者の病気の罹患を自動判定する技術、また議会議事録を対言語横断検索機械翻訳情報アクセス技術音声ドキュメント検索音声翻訳音声言語インターフェースN18.9Chronic(kidney(diseaseN19.0(kidney(failureE87.5(HyperkalemiaE87.2(Acidosis象として、議題の自動抽出、議事録の自動要約、議員の議案への賛否推定、などの研究にも取り組んでいます。音声言語処理では、動画などの音声(人の発話)を対象とした音声ドキュメント検索、自由発話音声を検索クエリに利用した検索手法、ニューラル機械翻訳と同じ仕組みを使ったend-to-end音声認識、などの研究開発を行っています。

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VisualPsychophysicsLab視覚心理物理学研究室バーチャルリアリティ(VR)やロボット開発のために人の認知を科学的に研究しています。身体認知の科学VR身体編集，共身体化や分身による拡張人間、
バーチャル歩行体験，ドライビング認知、
身体近傍空間の知覚
リアリティの科学リアリティの計測と改変，クロスモーダル知覚、
視覚や触覚の拡張
潜在的社会性の科学人以外のエージェントへの共感，向社会性の発達、
メタバースにおける心理、拡張身体の社会的受容参考情報：「自在化身体論超感覚・超身体・変身・分身・合体が織りなす人類の未来」、稲見昌彦，北崎充晃，宮脇陽一，ゴウリシャンカー・ガネッシュ，岩田浩康，杉本麻樹，笠原俊一，瓜生大輔.株式会社NTS，2021年北崎充晃（教授），F405，mich@tut.jphttp://real.cs.tut.ac.jp/SDGs:3,9

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研究室HP中内茂樹教授nakauchi@tut.jp総研棟７０２−２⽇根恭⼦助教hine@cs.tut.ac.jp総研棟７０３−１www.vpac.cs.tut.ac.jp/視覚を科学する「視覚」を⽀えている脳機能や仕組みを解明基礎研究に裏打ちされた新しい視覚情報処理技術の開発なぜ世界はそう⾒えるのか外界の様々な情報を⽬に映った画像から推測すること，それが視覚の機能です．私たちはヒトの視覚機能の解明によって，今だかつてない新たなテクノロジー開発のための突破⼝を探っています．「脳の仕組み」から「脳を活かす」視覚を探る近年の脳波研究の進歩は⽬覚ましく，神経系の機能が解明されつつあります．私たちは脳波や眼球運動から視覚処理を抽出し，私たちがどのように視覚情報を処理しているか，視覚情報処理メカニズムの解明を⾏っています．ヒトに⾒えないものを⾒る視覚を技術するディジタルカメラなどの映像メディアは，私たちの⽣活を豊かにしてきましたが，ヒトの視覚機能はより⾼度な情報処理をしています．私たちは”スペクトルイメージング”等の技術を応⽤し，⾒えない情報を可視化する研究を⾏っています．海外交流の取り組みVPACでは多くの学⽣がB4後期の実務訓練を海外の研究室で経験します(令和4年度は2名)．また，提携校とTUT両⽅の学位を取得するDDPの1期⽣が3名，2期⽣へ2名が参加し，複数の提携校で学位を取得するIMLEXプログラムに5名が参加しています．令和4年度B4研究テーマ•モビリティとの衝突回避におけるヒトの情動と⽪膚コンダクタンス反応•無意識下における⾊情報量の変化が知覚時間に与える影響•透過性物質に対する質感認知が視線の深さに与える影響•連続フラッシュ抑制下における曖昧刺激の顔らしさが抑制突破時間に与える影響•Monochronic/Polychronicな時間志向の傾向が知覚時間精度に与える影響研究実績・学会発表研究成果を発信するための英語⼒・プレゼン技術に⼒を⼊れています．•学内優秀研究発表賞:12名(H15–R4)•学会賞受賞者:11名(H19–R4)•令和4年度の参加学会:情報処理学会,⽇本視覚学会,APS,ACA2022,ESCOP,SIGGRAPH•令和4年度の発表論⽂数:9件•感情状態と絵画様式が美的選好に与える影響•サバイバル環境下における⽣存処理が記憶成績に及ぼす影響•先⾏する情動刺激が光沢感知覚とその瞳孔反応に与える影響•フィンガータッピングテンポが⾳楽テンポ選好へ与える影響•グレア錯視の明るさ感は視⼒の影響を受けるのか

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主要な研究テーマ表情などの情動無意識下での情報処理怒り？恐怖？認知神経工学研究室CognitiveNeurotechnologyUnit南哲人(TetsutoMinami)minami@tut.jp（居室F-403:内線6887）田村秀希(HidekiTamura)tamura@cs.tut.ac.jp（総研棟703-1:内線7074）https://sites.google.com/site/minamicnt/cntminamiPSE(PointofSubjectiveEquality)VR空間における知覚質感知覚ヒトの脳活動を中心とした生体信号(脳波、眼球運動など）を計測・制御することにより、ヒトの認知処理に関わる神経ネットワークの解明の研究を進めながら、得られた知見をブレインマシンインターフェース(BMI)やニューロマーケティングなどへの応用する研究を進めています。本研究室は、2015年度に発足した研究室です。実験・研究室設備は、中内研究室と共有し、ミーティングなども共同で行います。また、当研究室は、ノルウェー・オスロ大学などと国際共同研究を行っています。“人工知能”はどこまで進化するのか、答えはヒトの中にこそあります。自分に起こる「なぜ？」を知るために、一緒に、ヒトを測りませんか？CognitiveNeurotechnologyUnit(CNt)approachistousenon-invasivemethodformeasuringbrainsuchasEEG,toclarifyourcognitionandbehaviorandapplytheseresultstobrain-machineinterface(BMI)andneuromarketing.CNtiscollaboratedwithNakuchilaborabory(VPAC)andhasinternationalcollaborationswiththeUniversityofOslo,Norway,andotherinstitutions.

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脳神経情報動態研究室NeuralInformationDynamicsLaboratory研究室ホームページ研究概要ヒューマンブレイン情報学分野准教授上原一将ヒトの感覚運動制御や柔軟で多様な認知や意思決定を支える神経情報処理機構を理解することを目的として研究活動に取り組んでいます。日常生活における身体運動や認知は脳内にある無数の神経細胞の多様な神経情報伝達機構を利活用することで成り立ちます。このような脳を含む身体の複雑な多階層神経情報伝達機構については科学が進歩した現代においてもなお未知なことが多々あります。私たちの研究室では，身体を傷つけない安全な方法で脳内の神経活動を記録し，膨大な量のデータを数学的な知識のもとに解析することで脳の構造と機能を紐解く研究に取り組んでいます。研究成果の応用先医療，リハビリ，身体教育，スポーツ科学，芸術●運動を学習する仕組みはじめて自転車に乗れた時のことを思い出してください。なぜ，ヒトは練習するとうまくなるのでしょうか。そのメカニズムを脳から理解します。●超絶技能を支える脳なぜ，ピアニストは一糸乱れぬ動きで速く鍵盤を押せるのでしょうか。また，優れたリズム感を持っているのでしょうか。超絶技能には脳が関与しています。●心技体を脳から理解するわたしたちの行動は心の状態によって左右されます。自信がない時あるいは緊張している時，何なぜうまく運動ができないのか。脳を理解することでその理由を紐解きます。身体を傷つけずに脳の活動や筋肉の活動を測る安全・安心な方法非侵襲的脳刺激脳波磁気共鳴画像法筋電図データ解析には線形代数・情報通信など数学の知識を用います。神経活動や脳領域間を結ぶ神経線維の走行もみることができます。手のひらサイズの無線センサで記録します。

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QRコード自動的に生成された説明生体運動制御システム研究室BiologicalMotorControlSystemLaboratory研究室ホームページヒューマン・ブレイン情報学分野准教授福村直博研究概要ヒトの運動制御メカニズムの解明を目指してスポーツ選手のダイナミックなプレーやピアニストの繊細な指の動きはもちろんのこと，私たちが日常行なうありふれた動作でさえ，実に複雑で巧妙です．本研究室では，このようなヒトの巧みで多様な運動を実現している，脳神経系の優れた認知や運動制御のための情報処理メカニズムを計算論的神経科学の立場から解明する研究を行っています．•運動計測実験主に上肢の運動の計測・解析結果から，運動の実現のための情報処理プロセスを推測し，ヒトの運動を再現するモデルの構築を目指しています•深層学習による運動学習モデルニューラルネットワークなど用いて，学習により感覚情報から多様な運動を生成するモデルを研究しています線描画時のペン先位置と視線の同時計測実験•運動学習支援システム車の運転やスポーツなどのトレーニングを支援するシステムや教示方法を検討していますVAEを用いた視覚-運動変換モデル•ロボット応用運動学習モデルにより，巧みな運動ができるロボット，特に現在は義手システムに取り組んでいますBowlVRによるDrivingSimulatorStemRim義手システムと，ロボットハンドでワイングラスを多様な手姿勢で把持する実験

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豊橋技術科学大学情報・知能工学系計算知能（村越）研究室何を目指してるの？人間・動物はすばらしい情報処理機能を持っているその多くは脳・神経系のおかげだろうそこで・・・人間・動物がどのように脳・神経系を使って情報処理を行っているのかを考え、コンピュータで計算できるぐらいに理解することを目指している。つまり、典型的な進め方興味を持った脳・神経系機能に着目その機能が生理学や心理学でどこまでわかっているのかを調査既にわかっていることをベースに、どのように情報処理が行われているか仮説を提案脳でやってることをコンピュータ提案した仮説を検証するためコンピュータを用いて検証例えばどんな研究テーマがあるの？で、動かしてみたい前知識がほとんどないけど大丈夫？研究室に入ってからの勉強で心配いりませんが、脳・神経系の機能に興味を持っていて、自分で考えて進められることどうやって進めていくの？生理学・心理学等でわかっていることを踏まえ、情報科学的なアプローチをとり多視点から検討していく本人が興味を持つ脳・神経系の機能をテーマとして進めていくので、「これをやる」という決まったものはないが、学生が行ったテーマは例えば次のようになっている‣柔軟な強化学習（得られる報酬の情報だけから教師がいなくても試行錯誤で学習すること）手法：動物の行動をヒントに柔軟に効率的に学習できる手法を考案‣視覚処理による画像処理：人間がうまく認知・処理できる機能を画像処理に盛り込んでいく研究室は？コンピュータ（主にlinux)を使用していることが多いので、だいたいこんな感じで研究しています質問があったら気軽に下記へ連絡先：村越居室F507(内線6899)E-mail:mura@tut.jphttp://www.ci.cs.tut.ac.jp右上に続くUpdated：2024

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聴覚心理物理学研究室AuditoryPsychophysicsLaboratory研究概要ヒューマンブレイン情報学分野松井淑恵私たちは音からさまざまな情報を得ることができます。ひとの声から言葉や感情を聞きとります。発声しているひとがどんな体格かも想像できます。音楽に合わせて体を動かすこともあります。あるいは黒板を爪でひっかく音を聞いて不快に思ったりもします。本研究室では、ヒトを対象とした聴覚実験を実施し、上記のような聴覚に関する知覚認知現象の解明を目指しています。また、現象のモデル化とモデルを利用したアプリケーションや教育システムの考案・開発を試みています。模擬難聴とその応用耳が聞こえにくくなったときのことを想像できるでしょうか?聴覚の計算モデルを利用すると、聴覚の各機能が劣化した状態を信号処理で表現し、音として出力することができます。この音を健聴者が聞くと「難聴者が聞いている音を聞く」ことが実現します。この模擬難聴システムを用いて「耳が聞こえにくくなることが、周囲の音の知覚認知にどのように影響するか」を調査することで、わたしたちが暮らす社会の音デザインに役立つ知見を集めています。「だれにでも聴きやすい明瞭な音」を探索し、難聴に関する理解を広げることがこの研究テーマの目標です。声から伝わる非言語情報他人の声を聞くと、その声の主が大人か子供か、あるいは知り合いの声ならだれの声かを同定することができます。その声が電話やオンライン会議などの通信を経て、多少成分のバランスが変わっていたとしても、誰の声かがわかります。では、どの程度似ていれば、同じ人だと認識されるのでしょうか。また、声からその人がどんな感情で話しているかも推定できます。音声の特徴と聞き手が感じる感情の強さにはどんな関係があるのでしょうか。音声は文字にできることば以外の情報も豊富に含んでいます。音声の音響的な特徴と、聞いて感じられる情報の関係を解明することを目指しています。音楽における時間的側面の知覚と認知私たちがよく聞く音楽には、さまざまなメロディや和音、リズム、調性や形式が存在します。それらの要素はさまざまな特徴を持ちますが、ある特徴のメロディや和音進行は「これは美しい」と好まれ、また別のものは「これは好きではない」と避けられます。音楽において選ばれる・好まれる特徴とは何か、を知覚実験を通して探っています。現在はリズムやビート、拍子がどのように知覚・生成されるのか、移り変わる和音がどのような印象を引き起こすか、を調べる実験を実施しています。耳から声への影響発話時、私たちは自分の声を聞いて自分の発話動作を常に調整しています。自分の声が少し遅れて聞こえただけで、まともに話せなくなってしまう現象があります。これは遅延聴覚フィードバックと呼ばれ、発話動作には自分の声が聞こえることが前提であることの証拠とされます。実は、聞こえた音によって発話が変わる現象は、聞こえる音が自分の声でなくても起きることがわかっています。では、私たちの発話運動は、音のどの要素に対して調整されるようにできているのでしょうか。無意識に調整されている発話運動を解き明かすための発声実験を続けています。テキスト聴覚心理物理学研究室ウェブサイトhttps://aplab.cs.tut.ac.jp/自動的に生成された説明

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見る脳のしくみを解き明かすTheInstituteforResearchonNext-generationSemiconductorandSensingScienceIRES2国立大学法人豊橋技術科学大学次世代半導体・センサ科学研究所/情報・知能工学系VisualNeuroscienceLab視覚神経科学研究室インキュベーション棟鯉田孝和（こいだこうわ）准教授koida@tut.jp内線7147http://www.eiiris.tut.ac.jp/koida/場所：インキュベーション棟視覚経路の「関所」にあたる外側膝状体の拡大図研究手法と技術開発微小電極を用いたニューロン活動記録画像を見て考えているときのニューロン活動が測定・制御できます。これらの手法を行動課題と上手に組合せることで視覚の情報処理を解明します。Tajima,Koidaetal(2017)eLife,Koida&Komatsu(2007)Natureneurosci望ましい適性と成長ポイント画像処理したり絵を描いたり写真を撮るのが好き。テレビゲームを作るのが好き。照明やライティングなど光の表現が好き。matlabやexcelでグラフを書くのが好き。機械工作や電子工作、手芸など細かなものを作るのが好き。卒業時までに身に付く専門技能は、プログラミング、数値処理、統計、医療手技、動物の取り扱い、電子工作、測光測色、画像処理など。もちろん文書ライティングやプレゼン、ディスカッション能力といった基礎能力も鍛えられます。研究成果は国際学会で発表することを推奨します。神経電極とマーキング手法の開発光と色について心理学、脳計測画像解析で研究をしています虹が七色に見えるのはなぜ？この疑問に答えるには、分光計測、網膜の光受容器、脳での画像情報処理、カテゴリー認知、言語文化といった分野を統合した知識が必要です。これらは物理と生理と心理という多分野が関わっているため、様々な研究手法を通じて取り組む必要があります。脳研究はかつて医学生理学領域で行われていましたが、いまや工学（特に情報系）としても研究されているのはこのためです。本研究室では、光学計測、ヒト心理実験に加え、工学系では珍しい動物（サル）を用いた脳計測に取り組んでいます。AIの時代であるからこそ、実際の脳に触れて神経情報を探る実験は貴重な体験になるはずです。あなたの興味のある課題、やってみたい実験手法が必ずあります。一緒に研究をしてみませんか？研究所で開発された細くしなやかな神経電極「豊橋プローブ」、その開発の過程で発見された電極位置マーキング手法を応用し、脳機能と構造をつなぐ研究を進めています。Sawahataetal(2016)Scirep,Oikawaetal(2023)eNeuroヒト・サルを対象とした心理実験、錯視視覚研究のキモはユニークな視覚刺激を作ることと、上手な認知課題の設定にあります。色や質感にかかわる錯視の発見など多くの成果が得られています。KanematsuandKoida(2020,2022)Scirep,OharaandKoida(2020)iPerception画像計測と計算機シミュレーション上側の線が赤く見えるのは錯視研究室統計メンバー(2023年度後期)：准教授(1),D3(1),M2(1),M1(3),B4(2),技術職員(1)2019年度卒業研究発表会最優秀賞受賞2018年度卒業研究発表会最優秀賞受賞、修士論文研究発表会最優秀賞受賞研究活動を支える環境共同研究先：ニューサウスウェールズ大（オーストラリア）生理学研究所産業技術総合研究所放射線医学総合研究所新潟大学医学部名古屋市立大学神奈川工科大東京高専茨城高専主要学会・研究会：日本視覚学会（学会幹事）視覚科学フォーラム（会長）日本神経科学学会SocietyforneuroscienceAsia-pacificconferenceonVision（2019年に大会長）学内共同研究：２系河野研究室４系沼野研究室ラボに来て本物の脳とニューロンを見てみよう興味があったらラジオへどうぞ！視覚が捉える画像について物理現象に立ち返って計測とシミュレーションを行っています。色覚で良く知られている知覚現象（ユニーク色、等色相軌跡）は光学現象に起源があるかもしれません。自由に研究するためには研究資金は欠かせません。本研究室は学内外の研究資金をもとに安定運営しています。また人材交流を活発にし、知識とともに道具や環境を最大限に生かす共同研究を精力的に行っています。また実験施設は２系４系の研究室と共同運営しており、学生の横方向のつながりも活発です。

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グラフィックメディア研究室(VisualAILaboratory)研究概要メディア・ロボティックス分野教授栗山繁助教顧淳祉仮想空間での⼈物表現やコンテンツの⽣成に応⽤するための，機械学習に基づくビジュアル情報の識別，最適化，変換・合成等の研究近年，深層学習の分野では３次元データや異種メディアを統合する⽣成型ＡＩが注⽬されてます．本研究室では，急速に拡⼤するこれらの最先端技術に取り組んでいます。

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⾏動知能システム学研究室(情報・知能⼯学系三浦研究室）(ActiveIntelligentSystemsLaboratory)三浦純教授林宏太郎助教jun.miura@tut.jphayashik@cs.tut.ac.jp研究室HP当研究室では，知能ロボットなど，複雑な環境下で⾃律的に⾏動できる知能システムを研究しています．カメラや距離センサなどで環境を認識したり，状況に応じて臨機応変に⾏動を計画したりするための⾼度な情報処理が，知能システム実現の鍵です．また，⼈と共⽣するロボットでは，使いやすく⼼地よいインタラクションも重要になります．⾼機能のセンサを備えたロボットを⽤い，深層学習など最新の情報処理技術を活⽤して，実応⽤を⽬指した研究を進めています．移動サービスロボット付き添いロボット⼈物の発⾒・追跡と特定⼈物識別屋内広域地図⽣成G棟A棟カメラや距離センサを⽤いて周囲環境を認識し，⾃律的に⾏動する移動ロボットを開発しています．付き添いや⾒守り，⾃動⾞いすなど，⼈の状態を観測して適切なサービスを⾏えるロボットの実現を⽬指します．WRC2018世界⼤会(3位)⾃動⽚付け屋内・屋外⾃律移動道路シーン解析と⾃動運転への応⽤深層学習による植物画像認識ロボット技術の実応⽤建設現場の地図⽣成ヒューマンロボットインタラクションクレーン操作の安全性向上のための⼈物検出⼈に質問しながらものを探すロボット農業ロボットのための地図⽣成と位置推定ロボットの視点ロボット技術の実応⽤に取り組んでいます．屋外の地図⽣成・位置推定技術や物体認識技術を屋外ロボットの⾃律⾛⾏，農作物の収穫⽀援や建設機械の⾃動化などに応⽤しています．街で⼈と共存する移動ロボット⼈の視線を学習,ロボットで再現⼈と共同作業を⾏うロボット，⼈に作業を教えるロボット，⼈に寄り添うロボットなど，⼈とロボットのインタラクションを研究しています．ロボットと⼈がお互いの状態を伝えあえるロボット・システムを実現することでより良い関係を築きます．⼈と⼀緒に探し物をするロボット⼈とロボットの協調作業2024.5.16版

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情報・ロボットシステム研究室InformationandRoboticSystemsLab.研究概要メディア・ロボット情報学分野教授垣内洋平研究室コードレポジトリ「ロボットを便利に、身近に、簡単に」を目標として、豊かな社会の実現に役立つロボットシステムを作るために、ロボット技術と情報処理を融合させたシステムについて主に研究・開発します。新しいロボットの作り方、新たなロボットの使い方、ロボットが有効に働ける分野の開拓、ロボット教育についてシステム構築の観点から研究に取り組みます。ロボット構成探索・情報的機械構成論目的の作業に対して適したロボットの構成を提案し、ロボットシステムを構築し実行された作業の結果によってシステムを更新する適応ロボットシステムを研究します。モジュール化されたアクチュエータを組み合わせて目的の作業に適したロボットを作り出すシステムが研究テーマです。組立ロボットシステム組立構成ソフトウェア組立ロボットシステム実機ロボットの組立ロボットモデル提供シミュレーターによる動作検証クラウドベース/ロボットプログラミング環境実機ロボットによる動作検証ロボットの自動構築ロボット構成システム作例多自由度運動体のシステム・運動制御・認識知能脚腕を持ったロボットの全身を使って環境と接触しながら行う動作や環境を認識し歩けるところを選んで歩き続ける認識歩行動作が研究テーマとなります。ロボット構成、プログラミング、シミュレーション環境を統合したロボットエコシステム左カメラ2値化処理右カメラ2値化処理カメラ画像認識歩行シミュレーション歩行制御状態遷移を用いた人型ロボットの起き上がり社会に還元できるロボットシステム構築月面データLeft(0.87)Front(0.28)Right(0.80)非エキスパートがロボットを便利に使えるように、家庭内、接客、軽作業を行うことのできるロボットシステムをAIなどの知見を用いて研究します。実機環境、メタバース環境を用いた実験環境を使うことができます。生成した地表面ロボットの学習による動作戦略Rear(0.92)ロボットシステム実機使用例AI環境生成と動作学習

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ユビキタスシステム研究室UbiquitousSystemsLaboratoryメディア・ロボット情報学分野准教授⼤村廉研究概要研究室ホームページ「ユビキタス」とは身の回りの様々な「モノ」が情報処理能力を備えて我々の生活をサポートしてくれる環境のことを言います。最近、AIやIoTという言葉をよく耳にしますが、ユビキタスはこれらを包括した概念です。ユビキタスシステム究室では、実世界と仮想世界をつないでコンピュータが能動的・自律的に我々の活動を支援してくれる世界をめざして、新しいサービスやそのサービスを実現するためのハードウェアデバイス、システムソフトウェア、ネットワーク、クラウドサービス、機械学習アルゴリズム、スマホやWebアプリ開発など様々な方面からシステムやアルゴリズムの研究・開発を行っています。まちなかの人流把握システムの構築とビッグデータ分析・消費行動予測保育士支援のためのウェアラブルシステムと機械学習を用いた分析アルゴリズムウェアラブルコンピュータ向け電力配信システムと人体への影響解析スマート農業と高齢者福祉のための農作業の身体負荷推定システムIT技術による観光支援伝統文化のアップデート（祭支援のためのスマホアプリ構築）橋梁など大型構造物安全管理のためのボルト締結力遠隔モニタリングデバイスと分析可視化クラウドサービスウェアラブルコンピューティング／人の行動・状況認識技術をベースとした人の活動支援IoT／モバイル・クラウドコンピューティング技術をベースとした「まち」のスマート化

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コンピュータビジョン・画像処理研究室ComputerVisionandImageProcessingLab.研究概要メディア・ロボット情報学分野准教授金澤靖コンピュータビジョンとは，人間の視覚に関する機能をコンピュータ上に実現しようとする研究分野です．例えば，人間は机の上にある物を見て，その名前だけでなく，その形や大きさ，位置，色，材質，机の上に置いてあること，また机のどこに置いてあるか，照明はどの方向から当たっているか，など，様々なことが一瞬でわかります．当研究室では，コンピュータビジョンに関する基礎研究を行うだけでなく，様々な分野への応用も試みています．•画像からの高精度な3次元計測とその応用•マルチスペクトル画像処理とその応用•工事現場におけ認識・計測技術の応用•ドローンなどの映像処理によるIT農業への応用•災害支援に対する応用災害に対する支援のための平面状形状の高精度な復元と部分的な形状変化の検出IT農業のための圃場状態の3次元可視化：高精細３Dリモートセンシング

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画像情報メディア研究室ImageInformationandImageMediaLab.メディア・ロボット情報学分野准教授菅谷保之研究概要コンピュータビジョンの研究分野の中で，画像や映像に写るシーンの３次元情報を解析する研究や，それらの技術を応用して現実世界と仮想世界を融合する複合現実感システムを構築する研究などを中心的なテーマとして扱っています．•複合現実感（MR）に関するテーマ�複数ユーザーでのMR空間の共有�マスクをした顔画像からのマスクなし画像の生成•全方位画像を用いた自由視点映像生成に関するテーマ�テニスシーンのバレットタイム映像生成�複数の全方位画像からの自由視点画像の生成•多視点映像を用いたスポーツのコーチングシステムの開発に関するテーマ�テニスボールの３次元復元と運動解析�複数カメラの自動同期統計的最適化複合現実間システムシーンの3次元解析マスクをした顔画像からのマスクなし画像の生成•顔上の特徴点を検出してカメラ姿勢を推定•事前に作成した顔の３次元モデルをカメラ姿勢に合わせて描画•複数の口形状の３次元モデルを用意して発話時の口の動きを再現�口の中間形状を深層学習モデルにより生成して内挿�音声からの発話情報抽出テニスシーンのバレットタイム映像生成•全方位画像を入力として注目点が画像の中心に写る透視投影画像を生成•注目点を自動的に探索することでバレットタイム映像を自動生成�歪みのある全方位画像中から注目点を探索する技術を研究テニスボールの３次元復元と運動解析•多視点カメラ映像からボール位置を抽出して３次元位置を推定•ボールの運動をパラメータ化することでボールの速度や回転数，ボールの設置位置などの解析を実現•研究室：C3-502，C3-503，C3-511•WEBページ：https://iim.cs.tut.ac.jp/•連絡先：sugaya.yasuyuki.jp@tut.jp