川上 肇(かわかみ はじむ)

川上 肇

講師|博士(工学)|京都工芸繊維大・院・工芸

専門分野
画像処理・認識
研究課題(長期)
ロバスト人工視覚システムのデザイン
研究課題(短期)
異種情報群のコラボレーション

研究テーマ:マシンビジョン

本研究室の目標は、計算機による人工視覚システムの実現、特に生体の視覚系に関する生命情報科学が明らかにした知見を参考にして、下記の新しい情報処理を研究開発することにあります。すなわち、木陰での照明変動などのような複雑に変化する撮像環境のもとで見えている情景など知覚対象が正しく認識されることを保証する耐変動特性の実現です。このような特性をロバスト性といいます。
ロバスト人工視覚システムの実現に向けた研究の出発点として、当研究室では生体視覚機能を三つの観点から参考にするという方針を採っています。第1の観点は撮像系です。その特徴は、Activeな動画撮像機能にあると思われます。第2の観点は記述系です。われわれに見えているのは、大脳によって合成されたイメージであり、その記述系には様々なロバスト機構が存在すると思われます。最後の観点は認識系です。特に、大脳内で海馬に至る情報経路では、様々な情報群がコラボレートしていると考えています。以上の研究方針の下で取り組んでいる具体的な研究例を以下に例示します。
(1)データ融合:関数解析を含む独立成分分析や独立部分空間分析とそれらの発展手法を取り入れて、この種の融合を一般に定式化する方法を研究しています。
(2)脳型画像認識:視覚経路を複合型の認識システムとして実装することを特徴とした画像認識方法を研究しています。
(3)周期性パタン処理:新しいCircularStatisticsと、そのパタン認識への応用を研究しています。

(1)RAV SYS:ロバスト人工視覚システム Robust Artificial Vision SYStems

(1)RAVSYS:ロバスト人工視覚システム
  Robust Artificial Vision SYStems

(2)形状・色彩データ融合

(2)形状・色彩データ融合

(3)周期性パタン処理

(3)周期性パタン処理

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