メディア科学分野 メディア情報処理研究室

教授 高村 誠之

教授 高村 誠之

Seishi TAKAMURA

研究室の学び

私の研究室では、メディア情報処理を研究テーマとして取り上げています。具体的には映像や音声それ以外も含む多種メディア情報の数学表現(モデリング)や処理、解析を通し、データ取得時から混入しているノイズが消えた綺麗な信号の抽出や、信号の源である被写体を意識した最もコンパクトな信号表現を通した、情報圧縮・信号処理の研究・実験を行っており、本質を追求する姿勢を備えたメディアデータサイエンティストを社会に輩出しています。

社会との接点

当研究室で行っている画像圧縮の研究については、皆さんが日頃使っているビデオ授業やビデオ視聴、身近な存在であるスマートホンでのビデオ通話やソーシャルメディアコミュニケーションなどに大変役立っています。

実際に多くの人が利用しているテレビ放送やネットビデオ(YouTubeなど)には、全て画像圧縮の研究成果が利用されています。

色(RGB)が平面的に並んでいる画像信号や、それに時間変化が加わった動画像(映像)信号だけでなく、ステレオ映像(二つの視点からの映像)信号や多視点映像信号、赤外映像信号や3原色を超える多原色(マルチスペクトル)信号、被写体の奥行(Depth)まで含むRGB+D信号や赤外映像信号、物体表面上の多数の点までの距離を示す点群信号、その時間変化が加わった動的点群信号など、メディア信号の種類はますます増加していますしその情報を取得するセンサーの数もますます増加しています。

これらマルチモーダル信号は貴重でありながら大量すぎるため、記録容量や伝送容量の制限から大半を捨てざるを得ない状況ですが、当研究室の研究をさらに進めることで、捨てずに整理し新たな価値を見出す道が開かれる状況へ変革することも今後考えられます。

主な研究テーマ

  • マルチモーダル信号におけるモーダル間相関の定量評価
  • マルチモーダル信号の高能率ノイズ削減技術の研究
  • 動的点群信号の被写体変形モデルに着目した超高能率データ圧縮の研究
  • マルチスペクトル信号のスケーラブル(信号が多段階に表現される)符号化方式の研究
  • 進化的手法を用いた効率的画像符号化方式の研究
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