Go Irie 研究室
主宰者：Go Irie
東京理科大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、コンピュータビジョンと機械学習の境界領域で、実世界の複雑な課題に取り組んでいます。主な関心領域は、学習済みの大規模モデルの信頼性向上、および従来の視覚情報を超えた新しいセンサー信号の活用です。前者では、画像分類時に偏見のある特徴を学習してしまう問題や、複数の異なるドメインからのデータを統一的に扱う際の課題に対して、群集団の属性に依存しない堅牢な学習手法や、選択的な情報忘却を実現するアプローチを開発しています。
後者では、音響信号を利用した新しい計測・認識手法の研究が特徴的です。マイクロフォンからのエコー信号を用いた室内シーン の深さ推定、ピエゾ圧電素子を用いたキーボード入力の音響検知、単一のマイク・スピーカーペアによる人間の3次元姿勢推定など、従来は困難だった課題に音響信号処理とディープラーニングを組み合わせることで取り組んでいます。さらに、テキストと画像の対応学習、スケルトン動作認識、物体検出における欠損アノテーションへの対処など、多様な視覚タスクにおいて、実データの不完全性や曖昧性に強いロバストな学習法の構築を進めています。
※ 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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研究成果（30 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3696409.3700191
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2024.104230
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icip51287.2024.10647253
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip51287.2024.10647941
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip51287.2024.10647771
- DOI: https://doi.org/10.1145/3591106.3592234
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2023edl8056
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.110051
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip49359.2023.10222557
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2023.3282538
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.00114
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv48630.2021.00265
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9413715
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip42928.2021.9506519
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