研究概要

多種多様な情報センサーの開発やWWW上等なネットワークの普及に伴い、従来とは比べられないほど膨大なデータ情報が溢れている．このような膨大なデータに 対して計算機に人間のような極めて柔軟かつ信頼性の高いデータ（特に画像）処理・認識・理解を行わせるためには，人間のような学習能力，適応能力を持たせ る必要があります．人間の視覚や脳を工学的に模倣し，柔軟かつ信頼性の高い人工知能システムを創出することを目指して，基礎研究から応用まで幅広い研究内 容を取り上げ，研究を行っています．研究概要は右の図に示している。

研究フレームワーク

　　　　　　　　　　　　　


　　　　　　　　　　　　

主な研究テーマ

    　　　　　　　　　　　　　
  1. 機械学習（スパースモデル・テンソル解析・深層学習
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  2. 一般画像認識・理解
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  3. 学習ベース画質改善・超解像度技術
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  4. 機械学習法を用いた医療診断支援システム
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  5. 衛星画像解析
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  6. ハイパースペクトル画像解析