Kimiaki Shirahama 研究室

主宰者：Kimiaki Shirahama
同志社大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、デジタル画像・映像の品質向上と生体信号解析を主な研究対象としています。画像分野では、低照度監視環境での煙検出や、スクリーン再撮影時に生じる干渉縞の除去など、実世界で頻繁に遭遇する画像劣化現象の自動修復に取り組んでいます。これらの研究では、畳み込みニューラルネットワークを基盤としながら、周波数領域と空間領域の両側面から特徴を抽出する手法を開発しています。 生体信号解析では、脳波や筋電図、心拍波、皮膚電気活動など、様々なウェアラブルセンサーから得られる信号データを機械学習により処理しています。具体的には、脳波による手の軌跡推定、脳波を用いた睡眠段階の分類、日常生活動作の自動認識、痛み認識など、医療応用や生活支援を視野に入れた研究を推進しています。これらの課題では、データ不足や信号ノイズへの対処が重要な課題であり、マルチタスク学習やデータ拡張などの手法により、限定的な学習データから堅牢な予測モデルを構築することに注力しています。 さらに、楽曲の感情認識や説明可能な人工知能（XAI）など、深層学習モデルの解釈性向上にも関心を持っています。本研究室は、センシング技術と機械学習を融合させることで、日常生活の質向上と医療診断支援に貢献することを目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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