ブリスベンで開催されるIEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2025にてM1周防君が発表します。 WE2.P4: AI-Driven Remote Sensing for Urban Mapping 'ROAD DETECTION FROM SATELLITE IMAGES USING ROAD…
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『コンピュータの目で世界を観る』
人間の様々な活動を支援するための画像処理・画像認識の基礎技術と応用システムの構築
人の活動やコミュニケーションを支援する情報システムを実現するためには、人の行動を観測して理解すること、人を取り巻く環境の計測し認識することが必要です。本研究室では画像・映像を介して人や環境を理解することを目標として、教育・観光・一次産業など様々な応用フィールドを設定し、知的情報処理技術を研究しています。
パターン認識による良漁場推定
海洋気象学・水産学の分野と情報科学（特に画像を用いたパターン認識技術）との協働によるパターン認識技術の新たな応用として、パターン認識による「良い漁場」を推定する技術を研究しています。
インペインティングによる雲欠損修復
人工衛星から観測された海面水温やクロロフィル濃度といった海況情報には雲による欠損やノイズが含まれています。これを深層学習による学習型インペインティングにより修復する技術を研究しています。
ペンストロークデータからの解答過程の可視化
「筆の動きから人の理解度を推定する」ことを目標に、学習過程で得られるセンサデータから解答過程の分類や可視化を行う研究を行っています。具体的には、タブレット端末を用いた答案データを対象に、そこから生徒が解答につまずいた箇所の検出や、解答傾向を分析する研究を行っています。
学習型超解像による海底地形データの補間
陸上に比べてまだ十分な粒度で計測されていない海底地形に対し、学習型画像超解像・点群超解像を用いて密な海底地形図を生成する研究を行っています。
最近の活動
D1幸壬君の論文がICCV 2025@ホノルルで開催される2nd Workshop on Scalable 3D Scene Generation and Geometric Scene Understandingに採択されました。 "Forgetting-Free Incremental Panoptic Lifting by Maximum-Visibility Viewpoint…
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京都で開催される画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）2025にて2件発表します． IS2-070 可視領域を最大化する視点選択法による破滅的忘却抑制を考慮したPanoptic Liftingの増分学習, 幸壬晃 (滋賀大, 理研), 飯山将晃 (滋賀大), 薗頭元春, 川西康友 (理研) IS2-093 Unknown Relationship Detection in Scene Graph…
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5月18日付の京都新聞ジュニアタイムズ「目指せ！データサイエンティスト 20 漁業編」に漁業AIについてのまんがと解説が掲載されました． Link
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