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情報工学科 > 教員紹介 > 尾関 孝史

情報工学科 教員紹介
Department of Computer Science

尾関 孝史(おぜき たかし)

【職名】

教授

【学位】

博士(情報科学)

【専門分野】

知能情報学

【担当科目】

情報工学入門、オペレーティングシステム、人工知能、プログラミング応用、情報工学応用演習Ⅰ

【メッセージ】

IT革命で生まれたインターネットが普及して20年が経ちました。また、ホームページなどで自らの情報の発信も容易にできる時代となりました。IT革命以前では、個人の記憶力が非常に重要な能力とされてきましたが、これからは検索力が重要な時代となります。特に、情報爆発の時代では、有用な情報を見つける判断能力が試されます。

【リンク】

研究者情報

■授業を測る!

ビデオカメラ及び電子ペンなどの電子ツールを利用した授業評価・改善システムを提案しています。受講者を含む授業風景を撮影する固定カメラと受講者自身がその視界を撮影するウェアラブルカメラを用いて、受講者の顔の向きをリアルタイムに計測します。また、受講者の電子ノートへの記録状況をリアルタイムに計測します。これらの情報を分析し、受講者全体の集中度などを講師にわかりやすい表現により提供します。更に、同システムでは、授業改善のための情報を授業中にリアルタイムに講師に提供できることも目標としています。

授業評価・改善システム


■人生のキーワードを探す?

電子ペンやタブレットの普及に従って、膨大な個人用の手書き電子ノートが作成されることが予想できます。そこで、電子ノートから頻繁に表れるキーワードを自動的に決定する方法を提案しました。実験で提案手法の効果を検証した結果、キーワードに最適な画数は、類似度が急激に悪くなる画数の直前の画数が最適であることが判明しました。本手法を用いれば、文字列だけでなく、重要な図や数式などもキーワードとして自動抽出することができます。

キーワードの抽出結果


■触らず手で物を動かす?

カメラで撮影された動画像中の物体の形状を認識する研究を行っています。これが実現できれば、指のサインで玄関の鍵を開けることができます。また、指の形状で家電などを操ることが可能となります。そこで、Webカメラを用いた画像処理によって手の形状認識のアルゴリズムを提案しました。提案手法では、動画像に混合ガウス分布モデル (GMM)を用いています。この際、手を微妙に揺らすことで指と机の違いを生み出し、指の本数を正しく認識しています。

指先の認識結果


■映像の見えない部分を復元できるか?

複数の動物体を含む映像から字幕部分の除去を行い、オリジナル映像を復元する手法を提案します。提案手法では、時間軸特徴であるオプティカルフローを用いることで物体追跡を行い、字幕により欠損した画素の情報を推定します。その後、時間軸特徴のみで復元できなかった画素に対して、空間特徴を用いて復元を行います。このため、従来手法では困難であった映像中に複数の動物体が存在する映像に対しても良好な復元画像を得ることができます。

オプティカルフローによる移動量推定


■ぼけた画像は復元できるか?

ガウス分布で表現されるぼけ画像の復元問題を取り扱います。ぼけの度合いを推定するため、画像がどれだけ2値画像に近いかを評価する関数を導入します。この評価関数は濃淡画像の2値化手法である判別分析法を利用しています。小さなぼけに対する復元フィルタを繰り返しぼけ画像に適用し,評価関数が最大になる画像を復元画像とします。計算機シミュレーションで提案した復元方法の検証を行なった結果、 良好な復元画像を得ることが確認できました。

ぼけ画像と復元画像


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