ヒューマンウェア工学研究室（パナソニック株式会社）

教員

• 

  教授：岡田 雅司

• 

  准教授：中田 洋平

研究を始めるのに必要な知識・能力

研究対象に関する知識として、ステレオマッチング、ライトフィールドカメラ等のコンピュータビジョンに関する知識、ベクトル解析、フーリエ解析、凸最適化、統計解析等の数学の知識、レンズ、ミラー等の光学系に関する知識のうち、少なくとも一つ。研究を進めるための能力として、プログラミング、データ解析、資料作成の能力。

研究室の指導方針

課題解決能力だけでなく課題設定能力の重要性に気づき、自立かつ自律した研究者の育成を目指します。

この研究で身につく能力

アルゴリズム開発だけにとどまらず、センシングと知識処理の融合によりトータルシステムで最高性能を実現するシステム構築能力を身に着け、あわせて学会発表等で必要となるプレゼンテーション能力も身に着けられます。

センシング技術と人工知能の組み合わせによる生体情報分析技術

近年の高齢化に伴い、寝たきりの予防や、介護の負担軽減が社会的な課題となっています。一方で、介護の現場では、高齢者の状態を見守るセンサの導入や電子的な介護記録システムが受け入れられつつある状況にあります。本研究室では、介護・医療施設と連携のもと、センシングと人工知能を用い、高齢者の状態予測に基づいた効果的・効率的な介護支援の実現を目的とした研究を行います。具体的には、(i)センサ情報からの高齢者の運動・認知機能の定量評価、(ii)高齢者の状態把握に基づいたケアプランの作成・改善支援といった取り組みを行います。これらの技術によって、従来人間の感覚に頼っていた高齢者の状態把握を定量的に行い、介護度の維持・改善に適した方法を導き出す支援を実現することを目的としています。

マルチモーダル入力による認識性能の向上に関する研究

近年進歩が著しい深層学習に対し、その性能をさらに高めるためにマルチモーダル入力が期待されています。マルチモーダル入力の一例として、２次元的な画像に加えて奥行き情報を入力することにより、認識性能を高めることに取り組みます。具体的には、コンピュテーショナルフォトグラフィの枠組みにより、ライトフィールドカメラ、多視点カメラ、マルチピンホールカメラ等によって２次元的な画像の入力と同時に奥行き情報を取得し、これらの入力を認識処理することにより認識性能の向上を図ります。