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
- 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）