放送大学「数理・データサイエンス・ＡＩ 応用基礎講座 ＡＩ基礎」にて「第５回：認識」の回を担当します。（収録は2月でした）
4/30(土) 6:00～ BS231にて放送されます。 放送大学のサイトの紹介文より 【数理・データサイエンス・ＡＩ…
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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
JAMSTECのKalpeshさんとの共著論文、"Deep learning models to predict sea surface temperature in Tohoku region"がIEEE Accessにアクセプトされました。
https://ieeexplore.ieee.org/document/9756452
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Webサイトを16年ぶりにリニューアルしました（前回は2006年）。
テキストエディタでHTMLべた打ちから、静的サイトジェネレータ（Gatsby）を使ったものに切り替えてます。
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