研究概要
当研究室では，ヒューマンセンシング，知的信号・画像処理，生物型情報処理，機械学習とその応用等の研究を行っています．生物型情報処理は，ニューラルネットワーク（ＮＮ），遺伝的アルゴリズム（ＧＡ），強化学習などの非線形信号処理に基づく手法であり，それらの実践的応用を中心に研究を行い，社会に貢献することを目的としています．
具体的なテーマ例
ヒューマンセンシングと生物型情報処理，知的信号・画像処理などに関する研究プロジェクトを行っています．卒業研究では，教員ごとに学生と相談して具体的テーマを決定します．
福見 稔 グループ
手首や足首の筋電，顔周辺の筋電によるインタフェース構築
Kinect＆Leap motionセンサ等を用いた知的認証技術，オンライン放置物検出など
ネットワーク構造と学習法，GPUを活用した学習方法など
深層学習ネットの内部情報解析
伊藤 桃代 グループ
運転時の注視行動の解析
運転心理や運転特性と運転行動の関連性解析
画像特徴量を用いた運転シーン分類，運転シーン理解
伊藤 伸一 グループ
最良楽曲提供システム
真偽・違和感・蓄積ストレスの検出および評価
睡眠・不眠状態の把握
前頭前皮質脳波と性格との関連性分析
音楽療法士支援システム
描画能力向上支援システム
AR技術を用いた快適生活支援システム
ストレス評価システム
より詳細な内容は，各教員の個人ページ（People にリンクあり）をご覧ください．