Takahiro Komamizu 研究室
主宰者：Takahiro Komamizu
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、複数のセンサやカメラから得られる異なる種類・視点の情報を統合して、現実世界の現象を正確に理解することに取り組んでいます。特に、自宅などの実環境で複数カメラや音声センサから同時に記録された映像データを用いて、人間の行動を自動認識する問題に注力しており、フレーム単位の詳細な注釈がない弱い教師データでも学習できる手法を開発しています。これらの研究では、異なるモダリティ（画像・音声など）間の知識伝達やトランスフォーマーベースの融合手法を採用しており、実世界の非同期データストリームや部分的な視点の重なりといった課題への対応を進めています。
同時に、画像から物体間の関係性を構造的に捉える「シーングラフ」を活用した研究も展開しており、画像のキャプション生成や画像検索、画像コレクション要約などの視覚言語タスクに応用しています。さらに、軽量な深層学習モデルの開発にも力を入れており、ネットワーク接続が限定的な環境で動作する作物病害診断システムなど、実際の社会課題への適用を進めています。これらの研究を通じて、複数の情報源を有効活用しながら、リソース制約のある現実環境で機能するスマートなシステムの実現を目指しています。
※ 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（44 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2026.113810
- DOI: https://doi.org/10.1145/3773986
- DOI: https://doi.org/10.1145/3746027.3762109
- DOI: https://doi.org/10.1145/3728481.3762163
- DOI: https://doi.org/10.1145/3746266.3762160
- DOI: https://doi.org/10.14988/0002001369
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2025dvl0007
- DOI: https://doi.org/10.1145/3731715.3734511
- DOI: https://doi.org/10.1145/3744742
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- DOI: https://doi.org/10.1109/fg61629.2025.11099071
- DOI: https://doi.org/10.1109/tafe.2025.3533416
- [2025] Multi-proposal collaboration and multi-task training for weakly-supervised video moment retrievalDOI: https://doi.org/10.1007/s13042-024-02520-w
- DOI: https://doi.org/10.1145/3746027.3762057
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3631093
- [2025] Q-Adapter: Visual Query Adapter for Extracting Textually-related Features in Video CaptioningDOI: https://doi.org/10.1145/3743093.3770950
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3652583.3659999
- [2024] Lightweight Maize Disease Detection through Post-Training Quantization with Similarity PreservationDOI: https://doi.org/10.1109/cvprw63382.2024.00216
- DOI: https://doi.org/10.1109/fg59268.2024.10581896
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3360113
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3378095
- [2024] Zero-Shot Pill-Prescription Matching With Graph Convolutional Network and Contrastive LearningDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3390153
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.cmcl-1.7
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.customnlp4u-1.6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-023-17657-z
- DOI: https://doi.org/10.1145/3595916.3626430
- DOI: https://doi.org/10.1145/3581783.3610946
- DOI: https://doi.org/10.1145/3607541.3616818
- DOI: https://doi.org/10.31449/inf.v47i3.4742
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-023-15732-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/mipr59079.2023.00021
- DOI: https://doi.org/10.23919/mva57639.2023.10215935
- DOI: https://doi.org/10.23919/mva57639.2023.10215815
- DOI: https://doi.org/10.23919/mva57639.2023.10216055
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3332098
- DOI: https://doi.org/10.1145/3568562.3568635
- DOI: https://doi.org/10.1109/avss56176.2022.9959510
- DOI: https://doi.org/10.1109/mipr54900.2022.00041
- DOI: https://doi.org/10.1109/mipr54900.2022.00050
- DOI: https://doi.org/10.26421/jdi2.4-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/mipr51284.2021.00018
- DOI: https://doi.org/10.26421/jdi2.1-2
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.wat-1.12
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