Shun’ichi Kaneko 研究室

主宰者：Shun’ichi Kaneko
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、画像・映像処理とコンピュータビジョンの手法を用いて、実世界の複雑な現象を認識・解析する研究を行っています。特に色情報の統計的特性に着目し、従来のヒストグラム手法では見落とされていた低頻度色や欠落色といった情報を活用することで、より堅牢なパターン認識と画像マッチングを実現する手法を開発しています。 一方、三次元計測データの処理にも力を入れており、レーザスキャンなどで取得した点群データから植物の葉や茎といった構造を自動識別する手法を構築しています。これらの手法は統計的な角度特性に基づいており、大規模な訓練データを必要としないため、植物の表現型評価など実用的な応用を想定しています。 さらに、映像の空間的・時間的な相関性を活用して、照明変化や背景動きといった悪条件下での堅牢な背景初期化やカメラ振動補正を行うアルゴリズムも展開しています。加えて、紙のしわなどの複雑な三次元構造を非破壊的に調べ、そのフラクタル特性を明らかにする物理的な解析にも取り組んでいます。

※ 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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