Takahiro Hara 研究室
主宰者:Takahiro Hara
大阪大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室では、センサーやオンラインデータなどの大規模な情報から、人間の行動や社会的な選好を認識・予測する技術の開発に取り組んでいます。建物内の人数把握、工業現場での作業認識、オンラインサービスにおける利用者の嗜好把握など、多様な応用を視野に入れた研究を展開しています。
主な研究の問いは、異なる環境や条件下でも機械学習モデルが汎用的に機能するにはどうすればよいか、また不完全で雑音を含むデータからいかに正確な情報を抽出するか、という点です。手法としては、深層学習やグラフ神経ネットワーク、自己教師あり学習など、最新の機械学習技術を活用しています。さらに実際の産業現場や医療分野での課題に対応するため、マルチモーダル(複数種類のセンサーやデータを組み合わせた)なアプローチを採用し、信頼性の高い学習フレームワークを構築しています。
これらの研究を通じて、本研究室は環境変化への堅牢性を持つモデルの開発、ノイズ耐性の強化、そして人間の複雑な行動パターンの解釈といった課題の解決に向けた知見を積み重ねています。実世界のデータに基づいた検証を重視し、学術的な成果を実務的な応用へと結びつけ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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 133 件·共通: 深層学習, ネットワーク, AI・機械学習, 機械学習 +9
- 保健専門職Qi An 研究室東京大学論文 159 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +11
- 計算機科学Hiroshi Saruwatari 研究室東京大学論文 189 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 学習, 環境保全 +10
- 環境科学Taikan Oki 研究室東京大学論文 146 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +10
- 計算機科学Takahiro Ogawa 研究室北海道大学論文 103 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +8
- 環境科学Ram Avtar 研究室北海道大学論文 103 件·共通: 機械学習, 機械, 学習, 環境保全 +10
- 経済学Shunsuke Managi 研究室九州大学論文 102 件·共通: 機械学習, 機械, 学習, 環境保全 +10
- 工学Ryo Natsuaki 研究室東京大学論文 181 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +8
研究成果(86 件)
- DOI: https://doi.org/10.2331/suisan.24-00013
- DOI: https://doi.org/10.1109/ictai66417.2025.00020
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10115-025-02456-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11280-025-01345-z
- [2025] A News Recommendation Framework Utilizing ChatGPT: Estimating Target Audience and News CategoriesDOI: https://doi.org/10.1145/3672608.3707905
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10844-025-00921-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/ictai66417.2025.00132
- [2025] HGCL: A Hypergraph Contrastive Learning Framework with Graph Structure Learning for RecommendationDOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.33.1191
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcss.2025.3576342
続きを表示(残り 76 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1145/3726302.3730039
- DOI: https://doi.org/10.1145/3626772.3657780
- [2024] OpenPack: A Large-Scale Dataset for Recognizing Packaging Works in IoT-Enabled Logistic EnvironmentsDOI: https://doi.org/10.1109/percom59722.2024.10494448
- [2024] Preliminary Investigation of SSL for Complex Work Activity Recognition in Industrial Domain via MoILDOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops59983.2024.10503195
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.32.863
- [2024] Artifact: OpenPack: A Large-scale Dataset for Recognizing Packaging Works in Logistic EnvironmentsDOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops59983.2024.10503342
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.32.929
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmla61862.2024.00164
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmla61862.2024.00062
- [2024] Self-Supervised Learning for Complex Activity Recognition Through Motif Identification LearningDOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2024.3514736
- DOI: https://doi.org/10.1145/3700643
- [2024] Extracting Political Interest Model from Interaction Data Based on Novel Word-level Bias AssignmentDOI: https://doi.org/10.1145/3702649
- DOI: https://doi.org/10.1145/3675094.3678384
- DOI: https://doi.org/10.1145/3675094.3677597
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3234072
- DOI: https://doi.org/10.21437/interspeech.2023-510
- DOI: https://doi.org/10.1109/icde55515.2023.00331
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmla58977.2023.00032
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmla58977.2023.00150
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386127
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10115-023-02015-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/wi-iat59888.2023.00038
- DOI: https://doi.org/10.1111/pbr.13135
- DOI: https://doi.org/10.1145/3539618.3592061
- DOI: https://doi.org/10.1145/3603719.3603720
- DOI: https://doi.org/10.1145/3607873
- DOI: https://doi.org/10.1626/jcs.92.245
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00014
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00026
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn54540.2023.10191992
- DOI: https://doi.org/10.1145/3592571.3592974
- DOI: https://doi.org/10.1111/pbr.13101
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fcr.2023.108935
- DOI: https://doi.org/10.1145/3587215
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops56833.2023.10150227
- DOI: https://doi.org/10.1109/percom56429.2023.10099353
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops56833.2023.10150395
- [2023] Evolving Social Media Background Representation with Frequency Weights and Co-Occurrence GraphsDOI: https://doi.org/10.1145/3585389
- DOI: https://doi.org/10.1145/3557915.3560935
- DOI: https://doi.org/10.1145/3523227.3546779
- DOI: https://doi.org/10.1145/3544793.3560370
- [2022] Predicting Performance Improvement of Human Activity Recognition Model by Additional Data CollectionDOI: https://doi.org/10.1145/3550319
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109674
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10844-022-00730-8
- DOI: https://doi.org/10.1145/3550279
- DOI: https://doi.org/10.3389/fcomp.2022.925108
- [2022] Debiasing Graph Transfer Learning via Item Semantic Clustering for Cross-Domain RecommendationsDOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020565
- DOI: https://doi.org/10.1145/3534572
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiaiaai55812.2022.00017
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00778-022-00729-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3177620
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2022.3215206
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10021071
- DOI: https://doi.org/10.1145/3448016.3452782
- DOI: https://doi.org/10.1145/3448016.3452781
- DOI: https://doi.org/10.1111/pbr.12933
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops51409.2021.9431118
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40317-021-00242-2
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.29.597
- [2021] Feat-SKSJDOI: https://doi.org/10.1145/3474717.3483629
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10844-021-00681-6
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata52589.2021.9671858
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2021.103297
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-25636-x
- [2021] Reverse Maximum Inner Product Search: How to efficiently find users who would like to buy my item?DOI: https://doi.org/10.1145/3460231.3474229
- [2021] IndoLabel: Predicting Indoor Location Class by Discovering Location-Specific Sensor Data MotifsDOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3102916
- [2021] WeakCounter: Acceleration-based Repetition Counting of Actions with Weakly Supervised LearningDOI: https://doi.org/10.1145/3460421.3480431
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9533888
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9534327
- DOI: https://doi.org/10.1626/jcs.90.317
- DOI: https://doi.org/10.52825/bis.v1i.37
- DOI: https://doi.org/10.1111/pbr.12947
科研費(0 件)
まだデータがありません(KAKEN 取り込み後に表示)。
所属学会・役職(0 件)
まだデータがありません(学会データ連携後に表示)。