(この告知は主に学内の卒業研究を開始する学生に向けたものです）
人間をはじめとする生物が持つ環境にダイナミックに適応する情報処理能力をコンピュータ上で実現する研究を一緒にしてみませんか．新鮮な発想と熱意をもった人を歓迎します．
◆研究室説明会
- 第1回：10/2(水) 17:00-18:00 @3E102-1
- 第2回：10/17(木) 17:00-18:00 @3E102-1
- 第3回：10/25(金) 17:00-18:00 @3E102-1
・上記の日以外でも随時見学希望等受け付けます．メールで連絡をお願いします．
◆指導教員
亀山 啓輔 教授 (
専門分野：学習，環境に適応する情報処理様式に関する研究
基礎：学習，パターン認識，逆問題，ニューラルネットワークの基礎理論，環境や利用条件に適応するメカニズムやアルゴリズム，新しい原理に基づく計算方式
応用：画像などメディア信号の認識，検索，復元
担当講義：
(情報科学類) 信号処理
(国際総合学類) 応用数学，国際学IV ほか
(大学院情報理工学位プログラム) 適応的メディア処理，インストラクショナルデザイン
◆募集人数：
情報科学類4年生 2名 国際総合学類3,4年生 2名程度
◆主な研究テーマ：
- パターン認識，学習，適応に関する研究ニューラルネットワークにおける転移学習，蒸留，モデル横断学習
- 高次統計特徴量カーネルを利用した信号分類
- 計算知能，ニューラルネットワーク，パターン認識の基礎的研究
- 生体認証に関する研究複数モーダリティ（生体特徴）の情報融合による生体認証の高精度化
- 画像認識，処理に関する研究照明変動に強い色特徴量（色不変量）を用いた画像認識
- 高次統計量特徴量を用いた画像認識と分類
- マルチメディア内容検索に関する研究：画像を検索キーとして用いる画像内容検索
◆卒論テーマ
信号処理とパターン認識技術を基盤とした，適応的な情報処理様式に関する研究
学習や適応を用いた新たな計算知能 (Computational Intelligence) 方式の開発や，機械学習を基盤とした画像の認識，検索，修復やシステムのモデル化に関する研究を行います．
(1) ニューラルネットワークにおける転移学習，蒸留，モデル横断学習
(2) マニフォールド学習を活用したニューラルネットのモデル圧縮
(3) ニューラルネットを用いた物理システムのモデリング
(4) 複数モーダリティ（生体特徴）の情報融合による生体認証の高精度化
(5) 照明変動に強い色特徴量（色不変量）を用いた画像認識
(6) 多様な画像特徴量とその選択やカーネル化による画像認識と分類
(7) 画像を検索キーとして用いる画像内容検索
(8) 計算知能，ニューラルネットワーク，パターン認識の基礎的研究
◆ゼミ
- 研究進捗状況ゼミ： 各々の研究の進捗状況を発表・議論
- 論文紹介ゼミ： 興味のある英語の論文を取り上げ発表・議論
- 基礎ゼミ： 数学，基礎学習ゼミ
◆その他行事
- 新入生歓迎会
- スポデー(?) (2015年度春ソフトバレー院生教職員の部 総合3位)
- その他飲み会など
◆受けておくとよい科目
基礎的な代数，解析，確率統計から，知能情報メディア主専攻関連の各科目が関連します．広い興味を持って多様なトピックに興味を持つことが新しい発想に繋がります．
◆2024年度の学生数
＊ 大学院システム情報工学研究群情報理工学位プログラム：8名
＊ 情報科学類：2名
＊ 国際総合学類：2名
◆質問受付先
◆研究室HP
http://www.adapt.cs.tsukuba.ac.jp