ゼミ概要紹介

画像応用システム研究室では、画像処理、特に機械学習を積極的に利用した研究を行っており、物体検出・認識を主な研究対象としています。研究テーマ基本的に個々人に設定されており、その内容に合わせて以下の3つのグループに分かれて研究を進めます。

機械学習班

機械学習を用いて物体検出、物体認識を行っています。また、強化学習を用いたゲームAIに関する研究も行っています。

VR班

VR技術の応用に関する研究を行っています。

システム実装班

画像処理や機械学習をFPGAなどのハードウェアに実装する研究を行っています。

宮本ゼミではこんなことを学んでいます！

物体検出のハードウェアを用いた高速化に関する研究

アピールポイント

1人1台以上のPCが割り当てられており、やりたいことができる環境が整っています。機械学習のための強力な計算機や、インターフェース系の研究のためのHMDやモーションセンサなどのデバイス、ロボットやFPGAボードもあり、研究するための設備が豊富です。また、議論の際も豊富でさまざまなアイデアが飛び交います。その結果、研究成果も多くなり、積極的に学会発表に参加するため、自分がやってきたことをまとめる能力やプレゼンテーション能力も鍛えられます。

ゼミの雰囲気

コアタイムが決まっているわけではなく、ディスカッションをする時以外はおのおの好きな時間に来て、自主的に研究を行っています。先生も含め、全員が一つの部屋にいて、黙々と作業する時もあればにぎやかに研究に関する議論やお喋りをする時もあります。学年を越えて一緒にご飯を食べに行ったりゲームをしたり、アットホームな雰囲気もあります。

卒業式の時の写真

先生の紹介

宮本先生は学生の自主性を重んじてくれます。研究テーマの設定はまず学生が何をやりたいかから始まります。その上でどうすればそれがより良くなるのか一緒に考えてくれるので、自ら考える力や研究者としての思考が鍛えられます。

私はこんな理由でゼミを選びました！

機械学習を扱っているほか、モーションセンサやVRもあり、最新の機械学習を学びつつ、幅広い刺激を受けながら楽しく研究ができると思い、この研究室を選びました。また、研究室配属の際に行われた面談で何をやりたいかを聞かれ、それについての議論も面白かったことも理由の一つです。

宮本ゼミあれこれ

男女比・人数

3年　男性1人：女性0人＝1人
4年　男性8人：女性1人＝9人
博士前期課程1年　男性4人：女性0人＝4人
博士前期課程2年　男性5人：女性0人＝5人
博士後期課程1年　男性2人：女性1人＝3人

OB・OGの主な進路先

製造業、ゲームメーカー、システムインテグレーター

研究室の秘密道具・グッズ

計算機： 機械学習は膨大な計算量を有するため、研究室は強力な並列計算ができるコンピュータを保有しています。研究室内に設置されているわけでなく、リモートで使用するため普段目にすることはありませんが、強い味方です。
HMD：HTC ViveとOculus DK2があります。VR技術に欠かせません。
モーションセンサ：Perception NeuronとKinect、LeapMotionがあります。VR技術と組み合わせると面白いです。
畳スペース：研究室内には畳にこたつが設置されているスペースがあります。そこでご休憩したり飯を食べたり遊んだりしますが、冬であればこたつを囲んでリラックスしながらそれぞれ作業するといったこともあります。
ドローン：DJI S1000等のドローンがあります。計算機を乗せても余裕で飛べそうです。

ドローンの写真

名物ゼミ生、OB・OG

名物ゼミ生はgino.shです。研究室の扉を開けるといつも窓際の席に座っているのが見え、研究室の備品とまで言われていました。掃除が趣味で、研究室の掃除をしてくれます。また、数学が好きで、数学のことを聞くと教えてくれます。プログラミングは苦手と本人は言いますが、そんなことはありません。博士後期課程に進学したので、あと3年ほど研究室にいます。

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