研究概要

画像認識・パターン認識に関する研究に取り組んでいます．

画像に写る物体を認識するためには，対象の形状や色，テクスチャといった特徴を抽出し，それが何の物体の特徴に似ているかを識別します．近年では機械学習（特に深層学習）を用いることで様々な物体を高精度で認識可能になっていますが，物体を正確に認識するためには機械にどのように物体の特徴を学習させるのか，どこに注目して特徴を学習させるのかといった戦略は重要となります．また，物体の一部が隠れている場合などの状況にも対応が必要です．こうした課題の解決策を模索しながら，人の支援するための画像認識技術の実現を目指して，研究を進めています．

画像からの人物属性の認識

「人物属性」とは，人物の性別や年齢，動作など，その人物に備わっている性質や特徴のことを指します．画像に写った人物の性質や状態を把握することは，人の支援をはじめ様々な応用にとって重要です．

私の研究では，これまでに交通安全に関わる人物属性の認識に取り組んでいます．運転支援や自動運転にとって事故の危険性がある人物を認識することが重要なため，向いている方向（体や顔の向き）や歩きながらスマホを利用していないか（歩きスマホ）を画像から認識する手法の研究に取り組みました．他にも自転車乗車中の人物の認識など，人に関わる画像認識に取り組んでいます．

また，実用化を目指した研究として，ランニング映像から走者のランニングフォーム自動評価を行うシステムの開発・実装評価にも取り組んでいます．映像からランニング中の人物の特徴を抽出し，ある瞬間の姿勢や関節の軌跡からフォームの特徴を捉えることで評価を行います．これら一連の処理を汎用PC上に実装し，実際のスポーツジムの協力のもと，現場での運用評価を行っています．

そのほかの研究テーマについては，Research Map をご覧ください．