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研究活動:研究・産学連携

データ関連人材育成拠点 研究室紹介

ディープラーニングを使ったAI画像認識

名前 柳井 啓司(やないけいじ)教授
所属 大学院情報理工学研究科
情報学専攻
OPAL-RING https://www.uec.ac.jp/research/information/opal-ring/0000491.html
研究室ホームページ http://mm.cs.uec.ac.jp/

研究概要

人工知能(AI)技術の一つであるディープラーニング(深層学習)によって、画像の認識や画像の領域分割を行う。とりわけスマートフォンを使ったリアルタイム認識や画像のスタイル、質感の変換が得意で、スマホのアプリも数多く開発している。世界中で作業者を募る「クラウドソーシングサービス」を積極活用する。

研究テーマ

リアルタイム画像認識

画像中から一般的な物体の位置や名称を認識する画像認識において、スマホを使って1000種類の画像を0.03秒で高速に認識する技術を開発した。ディープラーニングは通常は膨大な計算が必要だが、高速化の工夫やメモリー使用量の節約などによりリアルタイム認識に成功した。スタイル変換ではピカソやゴッホのような画風に瞬時に変えることができる。

画像の領域分割

一枚の画像に、例えば馬と人が一緒に写っている場合、ディープラーニングによってそれぞれの領域をコンピュータに自動で特定させる技術を開発した。事前に馬と人がいるという情報を与えた際の分割の精度は約70%で、従来性能に対して約2倍に高めた。人間の視覚機能を追求するコンピュータビジョンの高度化などに適用できる。

応用システム

企業と共同開発した「101種類の食事認識アプリ」は、食事をスマホで撮影すると、自動で料理名を認識し摂取カロリーを推定する。そのほか、撮影した画像を全地球測位システム(GPS)で管理して自動でアルバムを作成するシステムや、車載カメラの映像から道路標識を認識し、運転しながら行き先をリアルタイムで確認できるナビシステムなどを開発した。

ディープラーニングによる高速モバイル1000種類物体認識
領域分割結果の例

経歴

一貫してAI研究を手がけ、国のAI研究機関の客員研究員も務める。企業と共同で画像認識によるAIレジ「ワンダーレジ」を開発し、電通大の生協で実証中。

研究・産学連携