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有効な視覚情報を抽出する研究

目的によって、異なる画像システムが生成されます。例えば、病変を見るためのCT画像が挙げられます。しかし、人間が外界から得る視覚情報を全て理解し、さらに、他の情報を導くことは難しいです。本研究分野では、信号・画像処理、パターン認識、コンピュータービジョンおよび機械学習であるディープラーニング手法を利用し、得られた視覚情報を専門家に支援する研究をしています。具体的には(1)木材強度を研究する専門家に支援するための丸太特徴量の抽出、(2)芸術家に支援するための長年にわたる損傷した美術品のディジタル補完、医師に支援するための(3)眼底画像の病変分析、または、左官職人の仕事を支援するための(4)AI左官ロボット開発などの研究を進めています。