工学部 研究紹介2018

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研究から広がる未来卒業後の未来像リアルなＣＧを高速に作成するための研究や、モーションキャプチャデータから強化学習と呼ばれる手法でアニメーションを作成する手法の研究なども行っている国際学会で発表し、論文賞を受賞する学生も。上図は表彰式の様子と研究内容（確率的トピックモデルを用いた文書画像認識）（DAS2009）丸⼭研究室丸山研究室では、宮尾・白井研究室と共同で研究室を運営し、画像理解・認識・検索、3次元復元、コンピュータグラフィックスなどを中心とした研究を行っています。我々人間は、目に映った画像から、どのような色、形状、特徴を持つ物が存在しているのかを理解する高度で柔軟な能力を有しています。また、このような能力は日々の経験の中で学習によって培われてきたものであると考えられます。当研究室では、人間の持つこのような学習・認識能力をコンピュータ上で、コンピュータの特長を生かして大量のデータを対象として、実現するための手法に関する研究を行っています。丸山研究室では、機械学習及びその応用、例題からの学習による画像認識、画像類似度検索、画像からの３Ｄ構造復元、コンピュータグラフィックス生成手法及びその応用等に関する研究を行っています。これらは、インターネット上での画像やムービーを対象とする検索、人間－コンピュータ協調システム、２Ｄ写真ではなく３Ｄシーンを保存するカメラの実現など、広範な応用が考えられます。近年、同研究室の卒業生のうちの半数以上は大学院に進学しています。卒業後の就職先はソフトウエア関連企業、電機メーカなどが中心で、その他、インターネット関連企業、研究分野を活かしてゲーム開発企業に進む学生もいます。丸山稔教授三菱電機中央研究所勤務を経て、1996年より信州大学勤務。1990-1991 MIT人工知能研究所visiting scientist.研究分野は機械学習、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス。⽬に映る物を理解・学習する能⼒を計算機（コンピュータ）に電⼦情報システム⼯学科研究シーズ共同研究・外部資⾦獲得実績社会貢献実績研究キーワード機械学習・確率的トピックモデル・深層学習・画像認識・コンピュータビジョン【先生の学問へのきっかけ】受験時では工業化学系に進むつもりでいたのですが、大学入学後に方針転換。理学部数学科などへ進学して純粋数学などを専攻してはいけない能力（身の破滅）なのは自覚していたので、数学で様々な工学の問題に取り組むという点、特に脳の数理モデルなどの生体情報処理に興味を持ち、数理工学関係の学科への進学を選択しました。就職した会社では研究所でコンピュータビジョン、グラフィックス、ニューラルネットワークなどの研究に従事し、現在も機械学習を中心としたこのような分野に興味を持っています。•確率的トピックモデル等、確率に基づくモデルの推論とその応用•深層学習（RestrictedBoltzmannMachines,ConvolutionalNeuralNetworks）とその画像認識などへの応用•MRF、CRFを用いた画像認識アルゴリズム•画像系列からの３次元情報取得アルゴリズム•グローバルイルミネーションアルゴリズム•異種情報を統合する階層型特徴表現モデルの学習とその応用に関する研究（科研費（基盤研究C））•再利用可能認識・学習系の構築とその応用に関する研究（科研費（基盤研究C））•階層型確率モデルに基づく画像表現とその応用に関する研究（科研費（基盤研究C））IEEE信越支部役員画像中のオブジェクト領域の抽出と認識52