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所属:地域創生学部 地域創生学科地域産業コース 職位:講師 学位:博士(工学)
研究室:県立広島大学広島キャンパス1649号室
E-mail:kunsen*pu-hiroshima.ac.jp *を@に変えてください。
研究内容:https://researchmap.jp/xunquanchen
ディープラーニング等の機械学習手法を中心として、画像処理、音声処理、自然言語処理、パターン認識などの要素技術及びその実社会課題への活用研究に取り組んでいます。データから価値ある情報や知識を抽出し、それを現実の課題解決に活かすことで、AI技術の可能性を広げていくことを目的としています。
知覚情報処理、知能情報学
コンピュータービジョン?画像処理、セグメンテーション、深層学習に基づく画像認識?音声認識、生成ニューラルネットワークを用いた画像生成?画像変換、音声合成、動作推定、異常検知に向けた画像分類?音響イベント分類
私たちはものを見て音を聞き、思考に応じて行動します。見た?聞いた?感じた、これらの情報が知覚情報と呼ばれます。典型的な人間知能のプロセスではまずは学習、知覚した情報から、知識を学びます。それに思考、学んだ知識で実世界の物体の意味や相互関係、状況を理解しそれらに応じた判断をします。さらに行動、人や環境に働きかけ、適応的なサポート?サービスを提供します。そこで、機械(コンピューター?ロボット等)に同様のことを行わせるため、膨大で複雑な構造を有する知覚データから、有用な情報や知識を発見、生成、さらに利活用するための科学が重要となります。本研究室は、このトピックを中心として、画像処理、音声処理、機械学習、パターン認識、データマイニングなどの要素技術とその応用に関する研究に取り組んでいます。
私たちの日常生活において、目にしたもの、耳にした音、そして感じたことから情報を得て、それに基づいて思考し、行動します。これらの情報は「知覚情報」と呼ばれ、人間の知能の基礎を形成します。この知覚情報を介して、周囲の世界を理解し、学習し、そして有用な知識を得ることができます。さらに、得られた知識を基にして、人々や環境に積極的に影響を与え、サポートやサービスを提供する能力を持っています。この自然なプロセスをコンピューターやロボットなどの機械にも実現させようとするのが、本研究室で行われている研究の核心です。具体的には、画像処理、音声処理、機械学習、パターン認識、データマイニングなどの要素技術を活用して、膨大かつ複雑なデータから有用な情報や知識を発見し、実世界の課題解決に貢献する研究を取り組んでいます。
音声、自然言語及び画像処理を始めとしたAI?データサイエンス技術およびそれらを社会課題への活用研究に取り組んでいます。一例としては、福祉分野において情報弱者を支援するための新たなAI技術について研究しています。現代社会では、AI技術を核とした知的なデバイスの社会への統合が急速に進んでおり、これにより家庭生活や社会活動が大きく変化しています。これにより、情報アクセスの障壁が低減し、すべての人が平等に情報社会の恩恵を享受できるようになると考えています。その実現に向けて、本研究室では独自の深層学習新規手法技術を用い、障がい者?高齢者のコミュニケーション支障を解除するためのコミュニケーション支援システムの実証研究を行っています。このような取り組みを通じて、画像処理、音声処理、深層学習、パターン認識などの最先端技術を社会の多様な課題解決に活用する研究を推進しています。
人工知能、データサイエンス、機械学習、ディープラーニング、コンピュータービジョン、音声処理