Yasushi Makihara 研究室
主宰者：Yasushi Makihara
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、映像から人間の身体的・行動的な特性を認識・分析することを中心に研究を展開しています。特に、歩行パターンや姿勢といった人間の動きに着目し、個人の識別、年齢・性別の推定、認知機能の評価など、様々な情報を遠距離から抽出する技術の開発に取り組んでいます。これらの応用は監視カメラシステムや法医学調査、医療診断など、社会的なニーズが高い分野を対象としています。
手法としては、深層学習を用いた画像・映像解析と、三次元人体モデル（SMPL等）を活用した数学的なアプローチを組み合わせています。特に単一の視点から撮影された映像の分析を重視しながら、複数視点データも活用することで、より堅牢で実用的な認識システムの構築を目指しています。さらに、カメラの画角の歪みや物体による遮蔽など、実世界の困難な条件下でも機能する手法の開発に力を入れています。
加えて、光学的な圧縮イメージング技術やカメラセンサーの性能向上に関する研究も並行して進めており、映像取得の段階から画像処理に至るまで、幅広い技術基盤を構築しています。これにより、遠距離での人間認識・分析システムの実現可能性を高めるとともに、社会実装に向けた課題解決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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研究成果（39 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3371517
- DOI: https://doi.org/10.1364/ao.521126
- DOI: https://doi.org/10.1109/tbiom.2024.3424841
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcb57857.2023.10448952
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc40787.2023.10339953
- DOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/acea0c
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2023.2226200
- DOI: https://doi.org/10.1109/tci.2023.3318992
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvprw59228.2023.00110
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11390-022-1690-z
- DOI: https://doi.org/10.1364/optcon.487545
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2666992
- [2023] Editorial Introduction to the Special Issue on Biometrics at a Distance in the Deep Learning EraDOI: https://doi.org/10.1109/jstsp.2023.3269211
- DOI: https://doi.org/10.1109/tifs.2023.3236181
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3262271
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2685766
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccvw60793.2023.00344
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcb57857.2023.10449144
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2022.2a1-l04
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.109197
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcb54206.2022.10007993
- DOI: https://doi.org/10.1109/tbiom.2022.3174559
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2022.01.023
- DOI: https://doi.org/10.12792/icisip2022.001
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2020zdp7503
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccvw54120.2021.00456
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2020zdp7502
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcb52358.2021.9484377
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcb52358.2021.9484362
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2020zdp7500
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2021.02.013
- DOI: https://doi.org/10.1109/icpr48806.2021.9411952
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv48630.2021.00350
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3110841
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3126067
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3061684
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