スタッフ

氏名 Name
教授 椋木 雅之 MUKUNOKI Masayuki mukunoki
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年間予定

B4 04月 : 卒論テーマ決め
05月 : 前期課題発表会
06月 : 前期文献紹介
07月 : 前期成果発表会
09月 : 卒論テーマ再設定
10月 : 卒論課題発表会
11月 : 後期文献紹介
01月 : 卒論中間発表会
02月 : 卒論〆切，発表
上記の他に，毎週，研究ミーティングを行う．また，適宜，輪講，文献紹介等を行う．
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研究方針

  • 楽しい研究：本人が意欲的に取り組める研究
  • 役に立つ研究：実用化を指向した研究
  • 分かりやすい研究：動機，目的と方法が明快な研究

「知能」と「画像」をキーワードに，何か新しいこと，面白いことをやろう という意欲のある人を求めています．配属された学生は，各々独立した研究テー マを選び，スタッフの指導・協力を受けながら研究するとともに，課題解決に 自主的に取り組む方法を体得します．各自の研究内容については十分に話し合 い，興味と能力に合ったテーマを設定します．理論派熟考型，実験派ブルドー ザ型，いずれのタイプの学生も，自己の発想を試し，伸ばすことができます．


※研究室には，原則，毎日顔を出すこと
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卒論・修論

　　　　　　著者題目スライド　
2024 修論 アダム 3D-SRCGAN を用いた低解像度三次元ボクセルモデルからサーフェイスモデルへの変換 スライド
2024 修論 倉永 将宏 三次元医療データ超解像への 3D-SRCGAN の応⽤ スライド
2024 修論 中根 勇樹 深層学習による手の姿勢推定を用いた三次元モデリングシステムの試作 スライド
2024 修論 長友 祐磨 深層学習による複数種類の動物に対する顔個体識別の特性比較 スライド
2024 卒論 橋元 勝美 モバイル端末の単独動作による牛顔個体識別の複数の端末・特徴抽出器での評価 スライド
2024 卒論 七種 唯斗 大規模３次元モデルデータセットShapeNet を用いた３D-SRCGAN の評価 スライド
2024 卒論 新西 拓斗 様々な特徴抽出器を用いた動画像の連続フレームからの物体検出の評価 スライド
2024 卒論 谷山 こはる 深層学習を用いた牛個体識別における悪条件画像の除去による精度向上の調査 スライド
　
2023 修論 藏田 芳樹 深層学習による顔の向きを考慮した牛個体識別 スライド
2023 修論 野村 淳也 クラス識別を導入した3D-SRGAN によるボクセル超解像 スライド
2023 修論 長友 耀希 HMD を⽤いた眼位異常検査システムの臨床データに基づく評価 スライド
2023 卒論 立山 魁人 CycleGANを用いたボケ除去による顔画像からの牛個体識別精度への影響調査 スライド
2023 卒論 戸高 海輝 FaceNet を用いた牛顔画像による個体識別のハイパーパラメータチューニング スライド
2023 卒論 永井 真美 胸部 X 線画像を使用した深層学習によるマルチラベル付き画像分類の検証 スライド
2023 卒論 奈須 泰樹 Soft-NMS を追加した SORT による重なりに強い複数物体追跡 スライド
2023 卒論 森茂 蒼士 組み込み機器上で動作する深層学習を用いた低消費電力顔認証システムの検討 スライド
　
2022 修論 小板 弦ノ介 AKAZE特徴点を学習したSuperPointによる特徴点マッチング スライド
2022 修論 ⽥邉 英介 深層学習による動画像の連続フレームからの物体検出 スライド
2022 卒論 時任 大輝 FaceNetを用いた牛の個体識別 スライド
2022 卒論 矢部 優奈 SRGAN に基づいた敵対的学習による画像からのノイズ除去能力の検証 スライド
2022 卒論 長友 祐磨 滞留状態と二段階マッチングを追加したSORT による複数小動物の同時追跡 スライド
2022 卒論 アダム 携帯端末を用いた簡便な音場測定と可視化 スライド
2022 卒論 倉永 将宏 深層学習を⽤いた服飾品⾃動分類のコーディネート推薦における有効性の調査 スライド
　
2021 修論 冨永 圭佑 クラスタリングと深層学習によるクロスカットされた文書画像の再構成 スライド
2021 修論 兒玉 光平 CowFindAR: 牛顔個体識別を用いたモバイル端末向け管理情報提示システム スライド
2021 修論 高津 茉弥 HMDを用いた Parks 3 Steps法による眼位異常検査 スライド
2021 修論 森 慎太郎 深層学習を用いた遮蔽あり単一画像からの人体３次元形状推定 スライド
2021 卒論 熊⽥ 陸 特徴点抽出法 AKAZE、AKAZE-ALEX、SuperPoint の⽐較 スライド
2021 卒論 ⼩⼋重 悠作 プールベース能動学習を⽤いた⽜の顔データセット構築の効率化の検討 スライド
2021 卒論 中⼭ 隼⼈ 動画像からの物体検出のためのU-Net3Dの改良 スライド
2021 卒論 ⻑友 耀希 Cover-Testに基づく⽚眼偏位量の測定 スライド
2021 卒論 野村 淳也 3D-SRGANにおける位相不変量を考慮した形状改善と評価 スライド
2021 卒論 ⼭元 望 U-Netを⽤いたAKAZE特徴点の選別によるマッチング精度の向上 スライド
2021 卒論 アミニン 重なり滞留を起こす複数⽜個体の⾼速追跡法 スライド
　
2020 修論 池田 拓矢 視線追跡機能付きＨＭＤを用いた眼位異常検出 スライド
2020 修論 竹井 奏一郎 個体毎の領域分割を用いた遮蔽に強い複数物体追跡 スライド
2020 卒論 金田 健太郎 3 次元モデルの超解像における敵対学習の有効性 スライド
2020 卒論 佐枝 礼都 深層学習における自然物の認識特性の調査 スライド
2020 卒論 田邉 英介 運動過程をフィードバックする筋力トレーニング支援システム スライド
2020 卒論 比江島 惇 追跡ツール「UMATracker」への深層学習による検出器の導入 スライド
2020 卒論 小林 稜 野球の投球軌跡からの球種判定 スライド
　
2019 修論 森 芳雄 深層学習を用いた３次元モデル超解像の学習安定化の検討 スライド
2019 卒論 兒玉 光平 一般物体認識によるARを用いた牛に対する情報の重畳表示 スライド
2019 卒論 黒河 英里子 深層学習を用いた特徴点マッチングにおける回転・拡大縮小不変の実現 スライド
2019 卒論 森 慎太郎 画像列からの３次元形状復元へのM推定導入による外れ値耐性の評価 スライド
2019 卒論 髙宗 伸幸 牛の正面顔画像による個体識別における転移学習の有効性評価 スライド
　
2018 修論 May Phyo Khaing Eliminating False Detection of Transparent Object by Object Feature Region スライド
2018 修論 荻原 弘樹 Collaborative Mean Attraction法による一般画像分類 スライド
2018 修論 岡 和寿 SRGANの３次元モデル超解像への拡張 スライド
2018 修論 岡崎 浩佑 一般環境下でのマウスの識別と追跡 スライド
2018 卒論 竹井 奏一郎 テンプレートマッチングとフレーム差分を組み合わせた野球映像からのボール抽出 スライド
2018 卒論 池田 拓矢 顔と手の動きを特徴量レベルで統合した個人識別の評価 スライド
2018 卒論 梶原 奏美 深層学習で抽出した特徴量を用いた特徴点マッチング スライド
2018 卒論 宮本 遥 複数の２次曲面で構成された物体の３次元モデリングと整形 スライド
2018 卒論 冨永 圭佑 位置情報を組み合わせた特徴量による小動物追跡の評価 スライド
　
2017 修論 Thae Su Tun Eye Region Detection by Likelihood Combination for Improving Iris Authentication スライド
2017 卒論 北川 遼哉 画像分類を用いた複数の小動物の同時追跡 スライド
2017 卒論 前田 祐希 動きを基準としたARの検討 スライド
2017 卒論 松本 亜沙美 映像からの簡便な人物行動検出と閾値の自動決定法 スライド
2017 卒論 松下 功幸 機械学習を用いた野球映像からのストライク・ボール判定 スライド
2017 卒論 大岐 健次郎 深層学習と画像変換を用いた複雑背景における物体検出 スライド
　
2016 卒論 阿山 駿希 尤度計算に AKAZE 特徴量を利用したパーティクルフィルタによる小動物追跡 スライド
2016 卒論 森 芳雄 再帰型畳み込みニューラルネットワークを用いた風景画像認識の調査 スライド
2016 卒論 荻原 弘樹 Collaborative Mean Attraction 法による画像分類の特性調査 スライド
2016 卒論 岡 和寿 平面近似を利用した 3次元計測データの大きな欠損に対する点群修復 スライド
2016 卒論 岡崎 浩佑 遠隔 AR のための実空間整合 スライド
2016 卒論 田村 誠基 人物情報提示システムのための顔認識精度の半自動向上手法 スライド
2016 卒論 田崎 貴大 直方体を利用した 3 次元物体の概形近似モデリング スライド
　
2015 卒論 赤松 龍太 画像変換を用いた多数の候補領域抽出と検証による物体検出 スライド
2015 卒論 二宮 龍之介 平面で構成された実物体の3次元モデリングと整形 スライド
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