画像・音楽などのメディア情報を理解する上で重要な役割を担う，
ソーシャルキュレーション・ウェブアクセスログ・センサデータなど
関連周辺情報の解析を積極的に進めています．
これらの解析に基づき，メディアやプラットフォームをまたぐ
多角的な視点から，実世界・ウェブ上の事象を理解していきます．

• つぶやきからストーリーを紡ぎ出す    >> 詳細
• アクセスログマイニングによる大規模画像アノテーション    >> 詳細
• ソーシャルキュレーションデータからの主要トピックと関連ユーザの同時検出    >> 詳細
• ソーシャルキュレーションデータを用いた画像・音楽の内容理解    >> 詳細

動画像の中から人間が注目しやすい時空間領域を
自動的に抽出する技術について研究を進めています。
特に、人間の初期視覚特性の計算モデルを構築することで上記の技術を 実現し、
より人間に近い視覚を持つコンピュータを実現することに興味を持って います。

• 初期視覚における動的特性のモデル化    >> 詳細
• 動的ベイジアンネットワークを用いた顕著度の確率モデル    >> 詳細
• 映像顕著性に基づく映像注目領域の自動抽出    >> 詳細
• 映像認識理解への認知発達的アプローチ    >> 詳細
• 深度画像推定を用いた未知物体の自動抽出    >> 詳細
• 音響信号に誘導される視覚的顕著性の計算モデル    >> 詳細

多変量解析は，高次元データから所望の性質を持つ低次元データを
様々な観点から取り出す，簡便な方法として広く知られています．
この多変量解析を拡張し，利用者が自らの所望の性質を持つ
解析を自由に設計できる方法，およびその実世界メディア解析への
応用について，研究を進めています．

• 半教師付正準相関分析    >> 詳細
• 拡張ペアワイズ表現を用いた多変量解析の一般化    >> 詳細

大量のマルチメディア情報の中から
目的の情報を高速かつ正確に探し出す技術について研究を進めています．
特に，それをより高速に実現するための研究に興味を持っています．

• 音響・映像信号の高速探索    >> 詳細
• 部分画像・映像信号の高速探索    >> 詳細
• 潜在変数モデルに基づく半教師付メディア認識検索    >> 詳細

ネットワーク上に分散配置された多数の拠点間の通信を
効率良く正確に実行する技術に関する基礎理論について研究して いました．
特に，複数の拠点から獲得した情報をどれだけ圧縮して伝送できるか，
その理論的な限界を明らかにしてきました．

• Slepian-Wolfシステムにおける弱可変長符号化    >> 詳細
• 補完的情報配送における符号化    >> 詳細
• インデックス検索の情報理論的解析    >> 詳細