研究
Research

本研究室では、人間の知覚特性に基づくメディア情報表現・処理技術の研究を行っています。 

マルチメディア機器の高機能化、ブロードバンド通信網の普及、そして人工知能（AI）技術の進展に伴い、仮想（サイバー）空間と現実（フィジカル）空間を融合するサイバーフィジカルシステム（CPS）の利活用が拡大しています。その中核を成すのが、画像や映像を中心とした知覚メディアであり、人間の意思伝達や認知・判断を支える情報基盤として、社会のあらゆる場面に浸透しています。

一方で、メディアに対するニーズはますます高度化・多様化しており、単に高精細・高品質であるだけでなく、目的や利用環境に応じた機能を備えた知覚メディアの実現が求められています。 本研究室では、このような知覚メディアを「多知覚メディア」と位置付け、情報提示とプライバシー保護を両立する技術や、個人の知覚特性に応じて情報表現を最適化する技術など、社会実装を見据えた研究を推進しています。 

本研究室では、このような課題意識を踏まえ、信号処理や機械学習を基盤として、知覚メディアの

• 解析：特性を明らかにする …ウェーブレット変換、スペクトル解析、スパース表現、特徴抽出

• 圧縮：効率よく保存・伝送する …可逆･非可逆統合符号化、HDR画像符号化、RAW画像符号化、二層符号化

• 保護：安全性と知覚品質を両立する …知覚暗号化、フォーマット準拠暗号化、情報隠蔽、ステガノグラフィ

• 理解：意味を捉える …物体検出、領域分割、シーン理解、画像修復、生成モデル

• 表現：自然で臨場感のある形をつくる …物理ベースレンダリング、外観モデリング、微分可能レンダリング、テクスチャリング

に関する研究を、理論と実装の両面から総合的に展開しています。基礎理論の探究と応用技術の構築を有機的に結びつけ、学術的意義と社会的価値の両立を重視しています。

知覚メディアを通じて、誰もが安心してつながれる未来社会を切り拓きます。

これまでに下記のような外部資金を獲得しています。

• AIによるRAW画像の潜在構造発見と情報表現原理の解明
  鈴木 大三（研究代表者），AI for Science 萌芽的挑戦研究創出事業(SPReAD)，採択

• 教師あり学習を用いた多重重点的サンプリングの効率化
  横田 壮真（研究代表者），日本学術振興会 科学研究費補助金 若手研究，課題番号26K21230，2026年4月～2029年3月

• AI技術によるアニメ制作支援：局所物体検出の研究と応用
  鈴木 大三（研究代表者），公益財団法人 電気通信普及財団 研究調査助成 技術分野【40周年記念枠】，2025年4月～2026年3月

• 一般化スペクトル空間変換によるRAW画像符号化の開発
  鈴木 大三（研究代表者），日本学術振興会 科学研究費補助金 基盤研究(C)，課題番号22K04084，2022年4月～2025年3月

• スタイル変換を用いた顔画像知覚暗号化システムの開発
  鈴木 大三（研究代表者），公益財団法人 大川情報通信基金 研究助成 応用分野(A)，課題番号21-08，2021年12月～2022年11月

• 超スマートセキュリティ社会のための任意コンテンツ知覚暗号化
  淸水 恒輔（研究代表者），日本学術振興会 特別研究員(DC2)，課題番号20J14599，2020年4月～2022年3月

• 高次可変リフティング構造を用いた高機能映像統合符号化
  鈴木 大三（研究代表者），日本学術振興会 科学研究費補助金 若手研究(B)，課題番号16K18100，2016年4月～2019年3月

• クラウド時代における多次元適応変換を用いたロッシー・ロスレス統合映像符号化
  鈴木 大三（研究代表者），日本学術振興会 科学研究費補助金 若手研究(B)，課題番号25820152，2013年4月～2016年3月

• M分割リフティングベースフィルタバンクを用いたロッシー・ロスレス統合符号化
  鈴木 大三（研究代表者），日本学術振興会 特別研究員(DC2→PD)，課題番号10J01335，2010年4月～2011年3月

本研究室では、企業・研究機関との共同研究および技術相談を歓迎しています。
例えば、以下のようなテーマに対応可能です。

• RAW画像・HDR画像の知的圧縮

• AIによる画像復元・生成

• 知覚品質に基づくメディア情報表現

• フォーマット準拠型メディア保護

• 信号処理と機械学習の融合

研究段階の検討から実装・評価まで柔軟に対応可能です。
ご興味のある方は、お問い合わせページよりご連絡ください。

学生が個人個人で様々なテーマに取り組んでいます。
ただし、テーマ決定については指導教員と要相談です