知能センシング研究室について

知能センシング講座（ISLab; 長原研究室）は大阪大学 大学院情報科学研究科の協力講座です。人工知能をはじめとするデータサイエンスに関する技術を多くの人に利用してもらうことをミッションとする大阪大学データビリティフロンティア機構知能情報基盤部門を母体としており、学内外の様々な組織との共同研究などを実施しています。2020年度から大学院情報科学研究科の協力講座となり、学生の皆様と一緒に研究を進めることができるようになりました。学生の皆様が主体的・積極的に実施する研究プロジェクトをサポートしつつ、関連分野の知識・技術の獲得をお手伝いしていきます。

当研究室で一緒に研究をしたい学生の皆様はこちら。

研究分野

  • コンピュータビジョン
  • コンピュテーショナルフォトグラフィー
  • 自然言語処理
  • パターン認識
  • 機械学習

最新情報

  • ✨ A new member joined on April 16th: Jovana Panic. Welcome to Osaka, Japan!
  • ✨ New members joined on April 12th: Yuuki Kusu, Naoya Fukui, Yuta Murakami, Kim Hakmin, and Ryota Manaka. Enjoy your life with us!
  • ✨ New memberm joined on April 1st: Liyun Zhang, Ryan Ramos, Patrick Ramos, Tong Xiang, and Daigo Sato. Welcome!
  • 🎉 Three papers are accepted to CVPR 2024 🎉
    • “Time-Efficient Light-Field Acquisition Using Coded Aperture and Events” by Shuji Habuchi, Keita Takahashi, Chihiro Tsutake, Toshiaki Fujii, Hajime
    • “NeISF: Neural Incident Stokes Field for Geometry and Material Estimation” by Chenhao Li, Taishi Ono, Takeshi Uemori, Hajime Mihara, Alexander Gatto, Hajime Nagahara, Yusuke Moriuchi
    • “Would Deep Generative Models Amplify Bias in Future Models?” by Tianwei Chen, Yusuke Hirota, Mayu Otani, Noa Garcia, Yuta Nakashima

プロジェクト

物理エンコーダの同時最適化による物体認識モデルと病理診断実証
3D画像認識AIによる革新的癌診断支援システムの構築
これまで目視に頼っていたがん細胞診断を、細胞の3次元形状計測とデータベース構築および診断の機械学習により自動化します。これにより、高速・高精度ながん細胞診断支援システムを開発し、世界中の誰もがどこでもがん診断を受けられる社会を実現します。
3D画像認識AIによる革新的癌診断支援システムの構築
Knowledge VQA
知識を要する画像・映像に関する質疑応答（Knowledge Visual Question Answering; KVQA）は、画像・映像に関する質問で、回答に知識を必要とするタスクです。
Knowledge VQA
オーストラリアの歴史とAI
大阪大学 文学研究科の藤川 隆男 教授との共同研究では、当時のパブリックミーティングの参加呼びかけについての新聞記事を利用してオーストラリアの歴史を探索しするアプローチを模索しています。
オーストラリアの歴史とAI
多元コンピュテーショナル光計測による手術支援応用
近年、開腹手術とくらべて患者の負担が少なく快復が早いことから内視鏡手術が注目されている。しかし、内視鏡で得られるのは視野の狭い2次元画像で、術者に高度な技術を要求することから開腹手術と比べて効率や安全性が劣るという問題がある。本研究では、新たな光計測技術を開発し非接触でリアルタイムの臓器の3次元計測･推定手法を実現する。
多元コンピュテーショナル光計測による手術支援応用
学術変革領域研究(A) 学習物理学の創成
物理学は、その長い歴史の中で、自然科学で最も精密な実験場を提供し、さまざまな自然の階層における課題を、数理科学との連携により解決してきました。一方で、機械学習分野は、人工知能の基盤をなす数理体系であり、近年の計算科学の進展により爆発的な進化を見せている、大きな研究分野です。我々は、これら大きな二つの分野を融合する、「学習物理学領域」を提案します。
学術変革領域研究(A) 学習物理学の創成
Society 5.0 Projects
データビリティフロンティア機構では、情報科学の様々な分野に渡る技術を利用して、Society 5.0プロジェクトに取り組んでいます。
Society 5.0 Projects
審美歯科修復における光学的シミュレーション解析
大阪大学歯学研究科との共同研究では、インプラントされた歯を光学的な観点からより自然に見せるための研究を行っています。
審美歯科修復における光学的シミュレーション解析
AIホスピタル
ISLabでは、最新のAIの技術を利用して大阪大学医学部附属病院のAI医療センターと共同研究を進めています。
AIホスピタル
Law and AI
大阪大学法学研究科の大久保 規子 教授との共同研究では、いろいろな国で環境法がどのように実施されているかについてを自動で評価する方法を研究しています。
Law and AI
仏顔とAI
大阪大学 文学研究科の藤岡 穣 教授との共同研究では、仏像の顔に着目して、その仏像に関する様々な側面を解析する研究を実施しています。
仏顔とAI

メンバー

教員

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長原一

教授

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中島悠太

教授

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早志英朗

准教授

研究員

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Noa Garcia

特任助教

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Liu Hong

特任助教

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Sudhakar Kumawat

特任研究員

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Bowen Wang

特任研究員

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芦田 淳

特任研究員

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Jovana Panic

特任研究員

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Liyun Zhang

特任研究員

招へい研究員

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Benjamin Renoust

招へい准教授

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Chenhui Chu

招へい准教授

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武村紀子

招へい准教授

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新岡宏彦

招へい准教授

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梶原智之

招へい助教

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Yiming Qian

招へい研究員

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Trung Thanh Ngo

招へい研究員

学生

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Chenhao Li

博士後期課程学生

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Hugo Lemarchant

博士後期課程学生

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Tianwei Chen

博士後期課程学生

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Ziyi Chen

博士後期課程学生

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Zongshang Pang

博士後期課程学生

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廣田裕亮

博士後期課程学生

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Yankun Wu

博士後期課程学生

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Yicheng Deng

博士後期課程学生

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Jiahao Zhang

博士後期課程学生

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Tong Xiang

博士後期課程学生

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Ryan Caesar Ramos

博士後期課程学生

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Patrick John Ramos

博士後期課程学生

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大竹 俊輔

博士前期課程学生

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山内 大地

博士前期課程学生

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Yi Liu

博士前期課程学生

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佐藤 大吾

博士前期課程学生

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石山 和樹

博士前期課程学生

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一宮 俊介

博士前期課程学生

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佐藤 史興

博士前期課程学生

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楠 裕貴

学部学生

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福井 直哉

学部学生

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村上 裕太

学部学生

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Kim Hakmin

学部学生

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真中 良汰

学部学生

発表文献

Compressive Acquisition of Light Field Video Using Aperture-Exposure-Coded Camera
We propose a method for compressively acquiring a light field video using a single camera equipped with an optical aperture-exposure …
引用 URL
Instruct Me More! Random Prompting for Visual In-Context Learning
Large-scale models trained on extensive datasets, have emerged as the preferred approach due to their high generalizability across …
PDF 引用
MIDAS: Mixing Ambiguous Data With Soft Labels for Dynamic Facial Expression Recognition
Dynamic facial expression recognition (DFER) is an important task in the field of computer vision. To apply automatic DFER in practice, …
PDF 引用
Revisiting Pixel-Level Contrastive Pre-Training on Scene Images
Contrastive image representation learning through instance discrimination has shown impressive transfer performance. Recent strategies …
引用 URL
ICDAR’23: Intelligent Cross-Data Analysis and Retrieval
Recently, there has been an increased interest in cross-data research problems, such as predicting air quality using life logging …
引用
発表文献一覧

アクセス

  • +81-6-6105-6074
  • 山田丘2-8, 吹田市, 大阪府 565-0871
  • テクノアライアンスC棟のエレベータで5階C503にお越しください
  • 9:00 - 17:00
  • DM Me