Yifei Huang 研究室
主宰者：Yifei Huang
東京大学・University of Tokyo Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Huang研究室は、人間が日常的に行う行動や認識のプロセスを、コンピュータビジョンと機械学習を用いて理解・支援する研究に取り組んでいます。特に一人称視点の映像（ウェアラブルカメラで撮影した映像）を対象として、人間がどこを見ているか、何と相互作用しているか、次に何をしようとしているかといった情報を自動的に抽出・分析する手法を開発しています。対象現象は、手と物体の相互作用、視線行動、食事行動、さらには免疫細胞の受容体配列など多岐にわたります。
手法としては、セグメンテーションやトラッキング、深層学習モデル、言語モデルなどの最先端の計算技術を組み合わせたパイプラインを構築しています。たとえば、映像中の物体を自動的に認識しながら視線データと対応付ける、複数の質問応答ペアの関連性を学習して映像理解を改善する、弱教師あり学習で映像内の出来事の時間的位置を特定するなど、部分的な情報からより豊かな知識を引き出す工夫が特徴です。
これらの研究を通じて、人間の行動予測や拡張現実システムの設計、ロボット学習への応用、さらには視覚障害者支援など、実生活での課題解決につながる基礎知識の構築を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（38 件）
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-025-02557-6
- DOI: https://doi.org/10.1061/9780784486269.085
- DOI: https://doi.org/10.1109/vrw66409.2025.00183
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-025-02510-7
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- [2025] Prompt-Augmented Boundary Attentive Learning for Weakly Supervised Temporal Sentence GroundingDOI: https://doi.org/10.1109/tcsvt.2025.3573746
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsvt.2025.3562249
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm62325.2024.10821797
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm62325.2024.10821958
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpami.2024.3381075
- DOI: https://doi.org/10.14733/cadaps.2024.s28.252-265
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-024-02017-7
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11682-024-00869-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.01813
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccv51070.2023.01271
- DOI: https://doi.org/10.1109/cstic58779.2023.10219261
- DOI: https://doi.org/10.1145/3544549.3585845
- DOI: https://doi.org/10.1145/3582700.3583708
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv56688.2023.00219
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.findings-emnlp.692
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- DOI: https://doi.org/10.4310/amsa.2022.v7.n2.a4
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv48630.2021.00116
- DOI: https://doi.org/10.1109/itme53901.2021.00040
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.00379
- DOI: https://doi.org/10.1109/bdeim55082.2021.00089
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra48506.2021.9561222
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsvt.2021.3081761
- [2021] Commonsense Knowledge Aware Concept Selection For Diverse and Informative Visual StorytellingDOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16184
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