Masahito Yamamoto 研究室（北海道大学）

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、深層学習やニューラルネットワークといった機械学習手法を用いて、異なるモダリティ（視覚、触覚、固有感覚など）の感覚情報を統合し、人間や動物の知覚・認識現象を解明することを主要な研究課題としています。特に、複数の感覚入力をどのように脳が組み合わせ、統一された知覚や自己身体表現を形成するのかという問題に取り組んでいます。シミュレーション環境上のロボットモデルや深層ニューラルネットワークの学習過程を通じて、身体イメージの発達や視点変換能力の獲得メカニズムを研究しています。応用研究の側面では、映像解析に基づく行動認識に注力しており、圧縮動画から効率的に動作を分類する方法や、動画異常検知の技術を開発しています。同時に、マウスの掻痒行動や毛づくろい動作、ネコの発情兆候などの動物の細かな行動を自動検出するシステムを構築し、実験動物や保全対象動物の状態評価の客観化を実現しています。これらの手法は、医学研究や動物管理の現場での応用を目指しており、従来は人的観察に頼っていた定性的な評価を定量的・客観的に行うことを可能にしています。さらに、デジタルカーリングのような戦略的スポーツにおいて、各ショットの期待得点分布を予測するモデルの開発にも取り組んでおり、予測学習の理論的理解と実践的応用を橋渡しする研究も進めています。

※ 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（23 件）

[2026] Learning Fine-Grained Video Anomaly Detection from Normal Videos
DOI: https://doi.org/10.3390/s26134314
[2026] Building an All-Shot Expected-Score Distribution Model from Real-Match Curling Boards: Shot-Wise Accuracy and Plausibility Analysis
DOI: https://doi.org/10.3390/app16146943
[2025] Input Encoding and Data Construction Strategies for Accurate Expected Score Distribution Prediction in Digital Curling
DOI: https://doi.org/10.1109/star66750.2025.11264787
[2025] Automated pain assessment based on facial expression of free-moving mice
DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgaf352
[2025] Long-term scratching analysis of mice using machine learning
DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgaf292
[2024] Multi-Stream Single Network: Efficient Compressed Video Action Recognition With a Single Multi-Input Multi-Output Network
DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3363022
[2024] A Deep Learning Approach to Understanding the Integration of Tools into Body Schema
DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00709
[2023] Proprioceptive Drift Can Be Caused by Simple Sensory Prediction
DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00642
[2023] Efficient Compressed Video Action Recognition Via Late Fusion with a Single Network
DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10096477
[2023] Deep-learning-based Multi-behavior Classification of Animals for Efficient Health and Welfare Monitoring
DOI: https://doi.org/10.18494/sam4521

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[2023] Acquiring Viewpoint Transformation to Reuse Self Body Image for Other on Self-Organized Internal Spatial Coordinate System
DOI: https://doi.org/10.1109/icdl55364.2023.10364525
[2023] Multimodal Plastic Body and Peripersonal Space Representation Developed Through Learning of Visuo-Tactile-Proprioceptive Sensations
DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00687
[2022] Sign Language Recognition Using the Reuse of Estimate Results by Each Epoch
DOI: https://doi.org/10.1109/icfsp55781.2022.9924938
[2022] Compressed video ensemble based pseudo-labeling for semi-supervised action recognition
DOI: https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2022.100336
[2022] Superposition mechanism as a neural basis for understanding others
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-06717-3
[2022] Automated Grooming Detection of Mouse by Three-Dimensional Convolutional Neural Network
DOI: https://doi.org/10.3389/fnbeh.2022.797860
[2022] Gradient Climbing Neural Cellular Automata
DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00548
[2022] The automated scratching detection method of mice using artificial intelligence
DOI: https://doi.org/10.1254/jpssuppl.95.0_1-yia-36
[2022] Bottom-up formation of number representation and top-down understanding of symbolic manipulation
DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00535
[2022] Generation of Complex Patterns using Coupled Generative Adversarial Networks
DOI: https://doi.org/10.1162/isal_a_00529
[2021] Multi-modal shared module that enables the bottom-up formation of map representation and top-down map reading
DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2021.1993334
[2021] Automated detection of mouse scratching behaviour using convolutional recurrent neural network
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-79965-w
[2021] Tsushima Leopard Cat Estrus Sign Detection Using I3D
DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p1-i12

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