コンピュータに知能を

画像認識

顕微鏡画像解析

 近年にいたっては、パターン認識と呼ばれる技術が私たちの生活のいたるところで用いられるようになりました。郵便局では郵便物を仕分けするのに郵便区分機という機械が古くから導入されており、郵便番号、住所、宛名を読み取って配達先に応じて細かく区分されています。そのほか届いた電子メールを迷惑メールが否か自動的に判断したり、デジタルカメラにおいて顔画像を検出してピントを合わせたり、とパターン認識の応用範囲は枚挙に暇がないほどになっています。
 私たちの研究室では、パターン認識理論を深化させる研究と、パターン認識のさらなる応用を探る研究を行っています。周辺工業技術や学術分野の進展に伴い従来想定されてこなかった新たなデータが出現し、これらに対応した基盤理論の構築を行っています。また、分子生物学、環境工学などにもパターン認識の新たな応用にも挑戦しています。


  • Tomoki Matsuzawa, Raissa Relator, Jun Sese, Tsuyoshi Kato, “Stochastic Dykstra Algorithms for Metric Learning with Positive Definite Covariance Descriptors” The 14th European Conference on Computer Vision (ECCV2016) – Amsterdam, The Netherlands, published in Computer Vision – ECCV2016, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), ISBN 978-3-319-46466-4, pp. 786-799.
  • Tsuyoshi Kato, Raissa Relator, Hayliang Ngouv, Yoshihiro Hirohashi, Osamu Takaki, Tetsuhiro Kakimoto, and Kinya Okada “Segmental HOG: New Descriptor for Glomerulus Detection in Kidney Microscopy Image” BMC Bioinformatics, Sept 2015, 16:316, doi: 10.1186/s12859-015-0739-1.
  • Tsuyoshi Kato, Ayano Kobayashi, Toshihiro Ito, Takayuki Miura, Satoshi Ishii, Satoshi Okabe, Daisuke Sano, Estimation of concentration ratio of indicator to pathogen-related gene in environmental water based on left-censored data, Journal of Water and Health, vol. 14, no. 1, pp.14–25, Feb 2016, doi:10.2166/wh.2015.029.

電子情報理工学科

准教授 加藤 毅
研究室URL : http://www.kato-lab.cs.gunma-u.ac.jp/