ホーム 論文発表 報道関係 筑波大学連携大学院


筑波大学大学院 システム情報工学研究科 コンピュータサイエンス専攻

ヒューマンセンタードビジョン研究室(佐藤研究室)


研究室は産総研内にあります!


Topics - 最近のトピックス
  • M2 賀 雲君が,ViEW2016ビジョン技術の実利用ワークショップで,「人を見ない人物行動認識」の発表により,35歳以下の研究者による発表の第1位となる「画像応用技術専門委員会若手奨励賞受賞」を研究室として2年連続で受賞しました!
  • M1 白壁奏馬君が,ViEW2015ビジョン技術の実利用ワークショップで,「カメラアレイとディープラーニングを用いた半遮蔽環境下における人物検出」の発表により,35歳以下の研究者による発表,対象49件中の第1位となる「画像応用技術専門委員会若手奨励賞受賞」を受賞しました!


Recruitment - 学生(修士・博士課程)募集中です!
  • 産総研の先端的な研究環境で学びつつ筑波大学の学位を取得することができます!
  • 筑波大以外の大学からの受験も,もちろんOKです.
  • 社会人博士課程も歓迎しています.
  • 入試は年2回(8月と2月)です.詳しくは専攻のWebsiteをご覧下さい.
  • 博士前期課程(修士)は,基礎科目(情報基礎および数学,過去問はこちら),英語(TOEICもしくはTOEFLのスコア),口述試験,博士後期課程(博士)は英語(TOEICもしくはTOEFLのスコア),口述試験のみです.
  • ご質問やご相談は佐藤(yu.satou AT aist.go.jp)まで遠慮無くお問い合わせ下さい.(ATをアットマークに置き換えて下さい.)
  • 現在M1が3名,M2が2名,D1が1名の計6名が在籍中です!研究室は産総研・知能システム研究部門・コンピュータビジョン研究グループ内にあり,学生以外にも10名以上のグループ員が在籍してコンピュータビジョンに関する研究を行っています.


  • ※研究生受け入れに関しまして
    「研究生」としての受入を希望されるお問い合わせを特に海外の方々から多数いただいております. しかしながら,当研究室は「連携大学院」であるため, 筑波大学の規定により 「研究生」を受け入れることが出来ません(受入可能なのは修士・博士課程の入試に合格された学生さんに限られます). ご参考までに当研究室に入られた外国人の学生さんは以下の何れかのパターンで入学されています.
    (1)日本の他大学を卒業後,当大学院を受験(卒業が3月,入学が4月なので空白期間が発生しない).
    (2)日本以外の大学を(9月などに)卒業後,日本にある日本語学校を経て当大学院を受験.
    (3)他大学や他の研究室の研究生を経て当大学院を受験.
    Important: Our laboratory can NOT accept Non-degree Research Students (Kenkyusei:研究生) according to the rules of the University of Tsukuba.


Laboratory Overview - 研究室概要
 本研究室では,コンピュータの人工の「目」およびそこから得られた視覚情報を処理する人工の「脳」を創り出し,産業や福祉,生活安全などの高度化のために応用する,いわゆるコンピュータビジョンに関する研究を行っています.

 ハードウェアである人工の「眼」としては,複数のカメラにより3次元情報を捉えるステレオカメラや,赤外線カメラ,ハイパースペクトルカメラなど多種多様なカメラシステムを研究室で保有しているほか,全く死角なく全天周のカラー画像と距離情報を同時にリアルタイムで取得できる世界初の「全方向ステレオカメラシステム」の開発と,その応用に関する研究を行っています.

 ソフトウェアである人工の「脳」に関しても,いわゆるパターン認識技術をコア技術とし,前景と背景の分離といったローレベルの処理から,物体認識,異常検知といった高度な知覚・認識処理まで広く研究のスコープとしています.

 したがって,ソフト/ハードのいずれに興味がある方であっても,各自の興味に合わせたテーマを選択していただくことができます.ロボットの「眼」を作りたい,脳の視覚機能に興味がある,顔だけでなく何でも物を認識するカメラを作りたい,など,むしろ皆さんの提案に期待しています.

 研究室は産総研内にあります.もちろん,卒業時には筑波大学の学位を取得できますし,就職活動も筑波大学と同一の条件になります.産総研には第一線で活躍する研究者が集結しており,研究のための設備も充実しているので,皆さんが自分自身の経験値を高め,将来につながる研究成果をクリエイトするための絶好の環境であると言えるでしょう.


Research Themes - 研究テーマ
キーワード (keywords):
  • コンピュータビジョン - computer vision systems
  • 画像認識・理解 - image recognition and understanding
  • パターン認識 - pattern recognition
  • 機械学習 - machine learning
  • ディープラーニング - Deep Learning
  • 画像特徴抽出 - image feature extraction
  • ロバスト画像処理 - robust image processing
  • 三次元画像取得・処理 - 3D imaging
  • 全方向ステレオカメラ - stereo omni-directional camera system
  • ロボットビジョン - robot vision systems
  • VR/MR/AR - Virtual Reality systems
  • ビッグデータの解析(特に映像データ)- analysis of big-data


 理論から応用までコンピュータビジョンに関する様々なテーマを扱っています.詳しくは こちら をご覧下さい.下記にもいくつかのテーマの例を示します.新たなテーマの提案も歓迎しています.


次世代カメラシステムに関する研究

 ソフトウェアの面からだけでなく, ハードウェアの面からも新しい画像処理を検討する取り組みを行っています. 旧来のカメラシステムの概念に囚われることなく, カメラシステム自体から見直すことで新しい発想に基づいた画像処理システムの提案を行います. 下図中のカメラは全て研究室で実機を保有し,研究に用いています.


参考文献
  • 小篠裕子, 岩田健司, 榎並直子, 佐藤雄隆,"ハイパースペクトルデータのMKL SVMによる物体知覚色分析",信学論(D),Vol.J100-D, No.6, pp.-,Jun. 2017.
  • 山口順一,下村倫子,梅田和昇,佐藤雄隆,ほか, "生活安心・安全のための多次元センシング",電気学会論文誌D ,Vol.131, No.4,pp.418-425,2011.
  • Yutaka Satoh and Katsuhiko Sakaue,"Stereo omni-directional system (SOS) and its applications",Chapter in Intelligent Environments: Methods, Algorithms and Applications, D. Monekosso, P. Remagnino and Y. Kuno (eds),Springer,pp.127-142,2008.
  • 岩田健司, 佐藤雄隆, 依田育士, 坂上勝彦,"ロバスト人物検出によるハイブリッドカメラサーベイランスシステム ",電気学会論文誌C,Vol.127, No.6,pp.837-843,2007.<
ほか.


これまでの修士論文タイトル例

  • ライトフィールドセンシングに基づく圃場環境におけるロバストな人物検出
  • 物体認識処理における観測視点の影響の定量的評価および三次元空間尤度投票型物体認識の提案
  • 落下運動の高速三次元計測に基づく物体の重心推定に関する研究
  • 深層学習と人工的に生成した学習データに基づく案内標識のロバストな地名認識
  • 動画像の背景領域から抽出した特徴量が人物行動認識の精度に与える影響の分析
  • カメラアレイと畳み込みニューラルネットワークを用いた半遮蔽環境におけるロバスト人物検出
  • RGB-Dカメラを用いた全周囲三次元モデル構築およびそれを活用した物体種別認識に関する研究
  • ポイントクラウドデータ利活用のための3次元空間アノテーションシステムに関する研究
  • SLAMにおける累積誤差低減のためのキーフレーム決定法に関する研究
  • 統計的リーチ特徴法の確率的モデルについての基本理論および画像照合への応用に関する研究(博士論文)





Copyright (C) Yutaka Satoh. All Rights Reserved.