Naoki Saito 研究室

主宰者：Naoki Saito
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Naoki Saito研究室では、信号や画像データから有用な特徴や意味を抽出する数学的手法の研究を行っています。特に、波動を用いた多スケール解析（ウェーブレット変換など）と、これを階層的に組み合わせた変換ネットワークを中核としており、音声・画像・テキスト・センサーデータなど様々な形式のデータに対応した手法を開発しています。これらの手法は、従来のフーリエ解析では得られない時間周波数領域での局所情報を効率的に抽出でき、その解釈性も備えています。 近年の研究では、大規模言語モデルなどの深層学習システムと組み合わせ、より実用的な応用に拡張しています。例えば、視覚感情認識では個々のユーザーの特性に合わせた分類方法を提案し、スケルトンベースの動作解析では注意メカニズムを導入した分類手法を開発しています。また、機械学習モデルの決定過程を可視化・説明する手法にも取り組んでおり、単なる高精度化だけでなく「なぜそう判定したのか」を理解できるシステムの構築を目指しています。さらに、グラフや複雑なネットワーク構造上のデータ解析へも手法を拡張するなど、基礎理論から実応用まで幅広い段階で研究を進めています。

※ 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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