大量のマルチメディア情報の中から
目的の情報を高速かつ正確に探し出す技術について研究を進めて います。
特に、それをより高速に実現するための研究に興味を持っています。

• 音響・映像信号の高速探索    >> 詳しくはこちら
• 部分画像・映像信号の高速探索    >> 詳しくはこちら
• 潜在変数モデルに基づく半教師付メディア認識検索    >> 詳しくはこちら

画像・音楽などのメディア情報を理解する上で今後重要となる，
ソーシャルメディア・ウェブアクセスログ・センサデータなどの
関連周辺情報の解析を積極的に進めています．
これらの結果を基に，クロスメディア・クロスプラットフォームな
実世界メディアの解析や理解を目指します．

• つぶやきからストーリーを紡ぎ出す    >> 詳しくはこちら (English only)
• アクセスログマイニングによる大規模画像アノテーション    >> 詳しくはこちら
• ソーシャルキュレーションを用いた画像の内容理解    >> 詳しくはこちら

動画像の中から人間が注目しやすい時空間領域を
自動的に抽出する技術について研究を進めています。
特に、人間の初期視覚特性の計算モデルを構築することで上記の技術を 実現し、
より人間に近い視覚を持つコンピュータを実現することに興味を持って います。

• 初期視覚における動的特性のモデル化    >> 詳しくはこちら
• 動的ベイジアンネットワークを用いた顕著度の確率モデル    >> 詳しくはこちら
• 映像顕著性に基づく映像注目領域の自動抽出    >> 詳しくはこちら
• 映像認識理解への認知発達的アプローチ    >> 詳しくはこちら
• 深度画像推定を用いた未知物体の自動抽出    >> 詳しくはこちら (English only)

多変量解析は，高次元データから所望の性質を持つ低次元データを
様々な観点から取り出す，簡便な方法として広く知られています．
この多変量解析を拡張し，利用者が自らの所望の性質を持つ
解析を自由に設計できる方法，およびその実世界メディア解析への
応用について，研究を進めています．

• 半教師付正準相関分析    >> 詳しくはこちら
• 拡張ペアワイズ表現を用いた多変量解析の一般化    >> 詳しくはこちら

ネットワーク上に分散配置された多数の拠点間の通信を
効率良く正確に実行する技術に関する基礎理論について研究して いました．
特に，複数の拠点から獲得した情報をどれだけ圧縮して伝送できるか，
その理論的な限界を明らかにしてきました．

• Slepian-Wolfシステムにおける弱可変長符号化    >> 詳しくはこちら
• 補完的情報配送における符号化    >> 詳しくはこちら
• インデックス検索の情報理論的解析    >> 詳しくはこちら