教員紹介
京地 清介 教授
博士 (工学)
数理データセンシング研究室
主な研究領域
- 画像処理
- グラフ信号処理
- 数理最適化
- リモートセンシング
研究室の学び
私の研究室では、画像・音・レーダなど多様なデータを対象に、人工知能・機械学習を基盤とした高品質なデータ取得（センシング）と解析を実現するアルゴリズムを研究しています。特に、医療・宇宙など、高性能なデータ取得や解析がまだ難しい特殊環境でも実用に耐えうる手法の開発と評価実験に取り組んでいます。本研究室での学びを通じて、実データの特性を理解しながら人工知能・機械学習技術を応用できるエンジニアを輩出しています。
社会との接点
私たちが日常的に使うスマートフォンでは、クリアな写真や音声が簡単に取得できます。しかし実際には、カメラやマイクで計測（センシング）された生のデータ（Rawデータ）をそのまま利用しているわけではなく、計測後のデータ処理によって初めて実用的なデータが得られます。例えば画像では、初めは各画素の断片的な色情報しか得られませんが、色補間やノイズ除去などの処理を通じて自然なフルカラー画像が生成されます。同様に、CT画像や衛星画像、さらにはブラックホールのイメージングなども、計測後のデータ処理があって初めて実用的なデータとなります。
さらに近年では、画像認識や音声認識のように、データ固有の特徴や意味を抽出することも重要となっています。このように、「Rawデータから実用データを生成する処理」や「データ固有の情報抽出」までが広い意味で“データセンシング”と捉えることができ、そのアルゴリズムの重要性はますます高まっています。
本研究室では、人工知能・機械学習や数理最適化を活用し、医療・宇宙・海洋など高品質なデータ取得が難しい特殊環境においても、信頼性の高いデータ復元・解析・情報抽出を可能にする手法の研究を進めています。
主な卒業研究テーマ
- 医療／衛星／産業用画像の高精度センシング・高品質化アルゴリズムの開発
- 海中画像認識のための色補正アルゴリズムの研究
- 低解像度画像の高解像度化と文字認識
- 音響データの分離アルゴリズム／音響シーン認識
- レーダデータを用いた車両／歩行者認識
- 異種センサデータの統一的解析アルゴリズム