MDLab ~概要~
研究テーマ
人の活動を支援するための人工知能(深層学習等)・コンピュータビジョン・パターン認識
主に画像データを扱いますが,それに限定しません(様々な応用分野の研究をカバーしています)
研究活動の過程で実践的なアプリケーション開発スキルも身に付けられます
主なトピック
【医用】
AI診断
: 深層学習による肝臓がんの自動検出
(国から研究費を受給;科研費 基盤研究C,国際医療福祉大・近畿大との共同研究)
映像解析
: 深層学習による腹腔鏡映像に対する術具領域セグメンテーション
(名大・愛知がんセンターとの共同研究)
【ITS】
自動運転
: LiDARおよびミリ波レーダを用いた自車位置推定
(愛知工科大との共同研究)
自動車運転支援
: 車載カメラを用いた物体認識・視認性推定
(過去に国から研究費を受給;科研費 若手研究B)
【スポーツ】
陸上短距離走
: フォームの類似度に基づく試技映像のフレーム間対応付け・試技動画生成
(過去に国から研究費を受給;科研費 基盤研究C,本学陸上競技部と連携)
走り高跳び/幅跳び
: 助走時・踏切時のフォーム解析
(本学陸上競技部と連携)
バドミントン
: ショットのタイミング検出・種類・良し悪し推定
(本学バドミントン部と連携)
バレーボール
: 回転状態のボールの視認性推定
(過去に大手企業との共同研究,本学バレー部と連携)
バスケットボール
: フリースロー時のボールと指の運動解析
(過去に大手企業との共同研究,本学バスケ部と連携)
競泳
: 飛び込み時のフェーズ認識・フォーム解析
(本学水泳部と連携)
体幹矯正
: 体幹安定性評価のための自動評価
(本学スポーツ科学部と連携)
【料理】
撮影支援
: 画像特徴解析に基づく料理写真の魅力度推定
(過去に国から研究費を受給;科研費 若手研究B,基盤研究C,名大・人間環境大・理化学研究所との共同研究)
盛り付け支援
: 画像特徴解析に基づく料理の盛り付け定量評価
(女子栄養大・名大との共同研究)
【その他】
イメージキャプショニング
: 画像に対する内容説明文の自動生成
顔画像生成
: 人物顔の遮蔽領域復元
古文書解析
: 日本近代公文書における手書き文字の自動認識
(国から研究費を受給;科研費 基盤研究B,国際会議IWAIT-IFMIA2019でBest Paper Awardを受賞)
絵伝解析
: ディジタル絵解き支援のための注目領域推定
(名大・龍谷大・名古屋学院大等との共同研究)
天文解析
: 大規模天体画像からの変光星検出
(国際会議IWAIT2016でBest Paper Awardを受賞,本学国際教養学部との共同研究)
ファッション
: C2Cアプリ利用者のためのファッションアイテムの最適価格推定
MDLabの特色
教員が2倍: 学生の希望やスキルレベルに応じて,多面的で密な指導が可能です
先輩が2倍: 頼れる博士(2名)・修士(2名)・学部3~4年生(32名)が,ゼミや研究面はもちろん,あらゆる面でサポートしてくれます
様々なイベント(新歓ボーリング,夏合宿,冬合宿等)をゼミ生が企画・開催します(COVID-19で最近は自粛中,イベントは任意参加)
圧倒的に快適な研究環境で学生のあらゆる活動を最大限ブーストします
非常に幅広い応用分野を対象としており,あらゆる学生の興味に応じた研究指導が可能です
大規模なリアルデータを扱った実用的な研究を通して,データサイエンティストとしてのスキルを身に付けられます
多数の外部研究機関と連携しながら,国内のみならず海外の学会で研究成果を発表しています
就活において研究活動を通じて得た知識やスキル,学会発表の実績は圧倒的な武器になります
配属から卒業までの主な活動
随時: 深層学習勉強会
深層学習の基礎から応用まで実装方法と併せてレクチャー
2年秋: 画像処理演習
画像処理のアルゴリズムと実装をレクチャー
2年秋~3年春: プロジェクト研究
2~3人で1つの研究課題を担当
3年秋~4年秋: 卒業研究
1人1つの研究テーマを担当
いずれも教員や先輩が手厚くサポートします
その他の情報
採用情報
研究室紹介スライド(音声付き,MaNaBo参照)
MDLab Walker
(ゼミ生が製作,
再配布禁止
,m.mailに要ログイン)
MDLab webサイト
目加田個人ページ
道満個人ページ
配属wiki