パターン情報学
パターン認識・理解に関する基礎理論及び,応用分野として主に視覚情報処理,言語情報処理及び音声情報処理を研究対象としている.パターン情報学の研究では,ニューロサイエンス分野の手法や,機械学習や統計学,人工知能やデータマイニングなどの人工知能分野の手法を利用して,画像・動画像・テキスト・音声等に対して適切な特徴表現の設計や識別モデルの構築を行う.
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波長や偏光などの光が持つ豊かな情報を捉えて活用するために,最先端のカメラや照明と数理モデルや機械学習を組み合わせて,画像を理解・認識・生成する技術(コンピュータビジョン・画像パターン認識・コンピュータグラフィックス)を研究しています.
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この研究室は、ニューロサイエンス分野と画像生成や動画像認識といったAI分野の研究成果を組み合わせて、相互発展を目指しています。また、医工連携や地域企業のDX化等への取り組みを通じて、SDGsへの貢献も目的のひとつです。
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自然言語処理研究として小論文自動採点手法を研究している.小論文の採点には採点者の労力の問題や評価の一貫性の問題があり機械学習を利用して自動採点および,採点支援手法を明らかにすることが目標である.自動採点を評価するための基盤データである採点済み日本語小論文データを公開し研究分野に貢献している.
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本研究室では,音声対話インタフェースや生体信号に基づく行動認識のような,人と機械の高度なコミュニケーションを可能とするための技術開発を目指しています.その目標のために,音声情報処理に関する研究を軸として,より多様な情報をも表現しうる方式の研究や,多様な情報源を処理する方式の研究を進めています.