Takeo Igarashi 研究室
主宰者:Takeo Igarashi
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、コンピュータビジョン、機械学習、インタラクティブデザインの手法を組み合わせ、人間とデジタルシステムの相互作用を効率化・改善する研究を進めています。特に自動運転車と歩行者のコミュニケーションをテーマとした一連の研究では、大規模言語モデルやビジョン言語モデルを活用して、複雑な対話シナリオに自動的に対応する外部インタフェース設計を実現しようとしています。また、深層学習による画像解析、最適化アルゴリズム、ユーザースタディを組み合わせながら、実世界での運用を想定した実装を検証しています。
デジタルコンテンツ制作の効率化も重要な研究領域です。アニメの色塗り、グラフィックデザインレイアウト、服飾パターン設計、3次元モデルテクスチャ処理など、制作現場で頻出する課題に対し、自動化と対話的な手動調整を組み合わせたツールを開発しています。これらのツールは、既存の専門的な手法や慣行を理解した上で、コンピュータビジョンや機械学習により作業負荷を削減する設計となっています。
さらに、形状変形、3次元モデリング、物理シミュレーションなど、幾何学的・物理的な設計問題に対する計算的支援方法の研究も展開しており、拡張現実での遠隔会議システムのような没入型インタラクションの実現も目指しています。全体として、実世界の具体的なニーズに基づきながら、AI技術と対話的インタフェースを統合することで、人間の創造性や判断を増幅させるシステム開発に取り組んでいます。
※ 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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研究成果(100 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3791148
- DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3790537
- DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3790882
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2026.3689432
- DOI: https://doi.org/10.1145/3799828.3811421
- [2026] Exploring LLMs for Generating Communicational Actions of External Interfaces on Autonomous VehiclesDOI: https://doi.org/10.1145/3810200
- DOI: https://doi.org/10.1145/3706598.3713863
- DOI: https://doi.org/10.1145/3706598.3714281
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2025.103719
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3763304
- DOI: https://doi.org/10.1145/3745778.3766653
- DOI: https://doi.org/10.1145/3756884.3765991
- DOI: https://doi.org/10.1145/3663547.3746372
- DOI: https://doi.org/10.1111/cgf.70273
- DOI: https://doi.org/10.1111/cgf.70272
- [2025] Interactive Texture Segmentation of 3-D Scanned Models Leveraging Multiview Automatic SegmentationDOI: https://doi.org/10.1109/mcg.2025.3595378
- DOI: https://doi.org/10.1145/3730874
- DOI: https://doi.org/10.1145/3721238.3730632
- DOI: https://doi.org/10.1145/3721238.3730665
- DOI: https://doi.org/10.1145/3721250.3743027
- DOI: https://doi.org/10.1145/3721250.3742964
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-025-04011-7
- [2025] Interactive Texture Segmentation of 3D Scanned Models Leveraging Multiview Automatic SegmentationDOI: https://doi.org/10.1145/3706599.3719697
- DOI: https://doi.org/10.1145/3706598.3713331
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- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics12204207
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3604273
- DOI: https://doi.org/10.1111/cgf.14924
- DOI: https://doi.org/10.1145/3543174.3546841
- DOI: https://doi.org/10.1145/3550340.3564217
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- [2022] A two-step surface-based 3D deep learning pipeline for segmentation of intracranial aneurysmsDOI: https://doi.org/10.1007/s41095-022-0270-z
- DOI: https://doi.org/10.1145/3543174.3545251
- DOI: https://doi.org/10.1145/3519391.3524026
- DOI: https://doi.org/10.1145/3544999.3552320
- DOI: https://doi.org/10.1109/cw55638.2022.00029
- DOI: https://doi.org/10.1002/cav.2117
- DOI: https://doi.org/10.1145/3532719.3543230
- DOI: https://doi.org/10.1145/3528223.3530081
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-022-02682-4
- DOI: https://doi.org/10.1145/3490099.3511120
- [2022] A workflow reproducibility scale for automatic validation of biological interpretation resultsDOI: https://doi.org/10.1093/gigascience/giad031
- DOI: https://doi.org/10.1093/gigascience/giad006
- DOI: https://doi.org/10.1145/3397481.3450663
- [2021] Exploring a Makeup Support System for Transgender Passing based on Automatic Gender RecognitionDOI: https://doi.org/10.1145/3411764.3445364
- DOI: https://doi.org/10.1145/3411764.3445165
- DOI: https://doi.org/10.1145/3473682.3480255
- DOI: https://doi.org/10.1145/3474349.3480212
- DOI: https://doi.org/10.1145/3478512.3488614
- DOI: https://doi.org/10.1145/3476122.3484832
- DOI: https://doi.org/10.1145/3472749.3474762
- DOI: https://doi.org/10.1109/vl/hcc51201.2021.9576341
- DOI: https://doi.org/10.1145/3450508.3464551
- DOI: https://doi.org/10.1145/3461778.3462077
- DOI: https://doi.org/10.1145/3450618.3469156
- [2021] Interactive Explanations: Diagnosis and Repair of Reinforcement Learning Based Agent BehaviorsDOI: https://doi.org/10.1109/cog52621.2021.9618999
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