2020年12月9日情報通信工学科学生・教員の受賞情報

本学情報工学部情報通信工学科 数理情報メディア工学研究室が日本福祉工学会「第22回(2020年度)論文賞」を受賞

日本福祉工学会「日本福祉工学会誌」第21巻第2号に掲載された、岡山県立大学 情報工学部 情報通信工学科 数理情報メディア工学研究室(金川教授、滝本准教授)らのグループが中心となって執筆した論文「Hand Posture Classification of Augmented Depth Image Data Using a Convolutional Neural Network」が「第22回(2020年度)論文賞」を受賞しました。
「日本福祉工学会論文賞」は、日本福祉工学会が福祉工学の研究発展に資するため「日本福祉工学会誌」に掲載された優秀な研究報告に賞を授与するものです。

 

日本福祉工学会 第22回(2020年度)論文賞

賞状画像

論文「Hand Posture Classification of Augmented Depth Image Data Using a Convolutional Neural Network」

日本福祉工学会誌 21(2), 38-46, 2019,
NII論文ID(NAID)40022103967

我々の研究室では、社会問題化している福祉・介護の現場における慢性的な労働者不足に対する対策のひとつとして、自宅や施設等において高齢者や要介護者の様々な活動を支援するスマートホームを実現することを最終目標とし、深層学習に基づくモニタリング技術の提案を行っている。
本論文では、RGB-Dセンサにより三次元情報として取得した小規模な手形状データセットに対して三次元回転を適用することにより、様々な外観を有する多くの手形状データを仮想的に生成する手法を提案している。また、最先端のCNNアーキテクチャに対して仮想的に生成された大規模手形状データセットを適用することにより、高精度な手形状認識が可能であることを示している。加えて、この三次元手形状データに特化したデータ拡張法を実現するため、三次元深度画像から手領域のみを自動的に検出・セグメンテーションする手法も提案している。評価実験により、各種手法の有効性を示している。

○岡山県立大学
Sulfayanti, Hironori Takimoto, Hitoshi Yamauchi, Akihiro Kanagawa

 

■岡山県立大学情報工学部
 数理情報メディア工学研究室

研究室概要

情報化社会においてコンピュータ等で物事を処理する際には、人が何気なく行っている手順を詳細に分析する必要があります。また、より効率的に処理するためには、対象としている問題の本質を見極め、そこに内在している性質から手順を組み立てることになります。当研究室では、さまざまな問題に応用できる基礎的な問題に対するアルゴリズムから、特定の対象に特化したアルゴリズムまで、さまざまなアルゴリズムについての研究に取り組んでいます。

主な研究内容

  1. 基礎アルゴリズム
  2. ソフトコンピューティング
  3. 画像処理