シンビオティックシステム研究室（日本電気株式会社）

教員

• 

  教授：石山 塁

• 

  准教授：石寺 永記

研究を始めるのに必要な知識・能力

• 基本的な数学の能力（線形代数、統計解析など）
• 基本的なプログラミング能力（主にPython, C++など）
• カメラでの撮影・PCでの画像処理などコンピュータビジョンに関わる経験

研究室の指導方針

本研究室では、実社会のさまざまな現場で生じている課題解決に向けて、画像認識を主体とした各種認識技術を育成します。有用な技術を開発していくために、企業メンバーと課題解決だけでなく課題設定まで含めて定期的な議論を進めます。課題解決に際しては、認識技術開発以外の観点も広く知ることが有用であるため、学生の主体性を尊重しながら、他の研究テーマを持つ研究者との議論の場を提供するなど、視野を広げる機会もあわせて提供していきます。

この研究で身につく能力

主に画像認識・深層学習を主体とした研究に携わることになるため、近年進歩が著しい当分野に関する最新動向や具体的な活用スキル、既存手法の限界・技術課題を把握・理解することができます。また、課題解決能力だけでなく、企業のメンバーとの定期的な議論を通じ、課題設定能力やプレゼンテーション能力の獲得を期待します。

人工物メトリクスによる物体の認証（個体識別・真贋判定）

モノの表面に存在する微細な特徴(物体指紋)をカメラで撮影・解析することで、　均一に製造された工業製品であってもそのひとつひとつを識別し、真贋を確認することも可能になります。このような微細な画像認識技術により、実世界のあらゆるモノを個品単位で識別・追跡し、真贋も認証できるようにすることを目指します。これにより、例えばものづくりの現場で生産効率や製品・部品の性能を最適化したり、モノの流通から使用に至る効率化やセキュリティを実現できます。

画像マッチングと情報収集基盤による商品情報提供システム

モノ（商品）の全体像をカメラで撮影し、画像マッチングによって商品をDBから特定し、真贋判定や情報提供等を行うためには、高速かつ高精度な画像マッチング技術だけでなく、時事刻々と変化する多種多様な商品の画像を、なるべく人手をかけずに効率よく収集し、絶えずDBをアップデートする仕組みが必要になります。このような技術を社会実装し、安全で安心なモノの流通・販売・廃棄・リサイクルを実現することを目指した研究を行っています。