マルチメディアデータ処理の基礎と産学・地域連携への応用事例【提携セミナー】

　　セミナー　　技術分野共通　　マルチメディアデータ処理の基礎と産学・地域連携への応用事例【提携セミナー】

開催日時	未定
担当講師	原川良介氏
開催場所	未定
定員	-
受講費	未定

☆本講演では、以下のようなキーワードと共に、ポイントを丁寧に解説します！

1.深層学習に基づく画像認識、2.少量学習データへの対応、

3.距離計量学習によるパーソナライズド検索／推薦、

4.トレンドクラスタリング、5.クロスモーダル学習等々。

☆その他、最新研究開発動向も盛りだくさん！

基礎知識の習得・情報収集といった様々な用途でご活用ください。

マルチメディアデータ処理の

基礎と産学・地域連携への応用事例

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

センシングデバイスやソーシャルメディアの発展により，様々な種類のデータを計測できるようになりました．本講座では，画像やテキスト等のマルチメディアデータを処理するための基礎的な方法を説明し，ものづくり・インフラメンテナンス・防災・情報検索/推薦といった産学・地域連携への応用事例を紹介します．具体的には，深層学習に基づく画像認識，計測の工夫による少量学習データへの対応，距離計量学習によるパーソナライズド検索/推薦，間接相関に惑わされないトレンドクラスタリング，ノイジーラベルに頑健なクロスモーダル学習等の技術を説明します．

◆受講後、習得できること

マルチメディアデータ処理の研究開発動向
画像認識の基礎
ビッグデータマイニングの基礎

◆講演中のキーワード

マルチメディア
データマイニング
画像認識
情報検索/推薦
マルチモーダル/クロスモーダル学習

担当講師

長岡技術科学大学
電気電子情報系助教
博士(情報科学)
原川良介先生

■経歴
2009年4月～2013年3月北海道大学工学部
2013年4月～2015年3月北海道大学大学院情報科学研究科修士課程
2015年4月～2016年3月北海道大学大学院情報科学研究科博士後期課程
博士（情報科学）
2016年4月～2018年3月日本学術振興会特別研究員 (PD)
2018年4月～2019年3月北海道大学大学院情報科学研究科特任助教
2019年4月～2021年3月長岡技術科学大学電気電子情報工学専攻助教
2022年4月～現在長岡技術科学大学電気電子情報系助教

■専門および得意な分野・研究
・マルチメディアデータ処理
・情報検索・推薦
・Web/SNSデータマイニング

■本テーマ関連学協会での活動
・IEEE，ACM，電子情報通信学会，映像情報メディア学会
・第5回インフラメンテナンス大賞「情報通信技術の優れた活用に関する総務大臣賞」, 宮川興業株式会社, 国立大学法人長岡技術科学大学
・IEEE LifeTech 2021 Excellent Paper Awards for Oral Presentation
・信号処理特別功労賞（第37回信号処理シンポジウム実行委員会）

セミナープログラム（予定）

1. はじめに
1.1 マルチメディアデータ処理の必要性
1.2 データの種類と処理するための基礎的な方法(画像処理・機械学習・複雑ネットワーク)

2. 画像解析技術
2.1 ものづくりへの応用
2.1.1 光沢物に適用可能な三次元形状計測(色相を活用したグレイコード法)
2.1.2 光沢物の外観検査(少量データに対応できるニューラルネットワーク)
2.2 極短時間現象を観測可能とする画像復元(輪郭適応型正則化を導入したスパースモデリング)
2.3 インフラメンテナンスへの応用
2.4 防災への応用
2.4.1 河川監視カメラ画像を用いた水害リスク検出(データ拡張と深層学習)
2.4.2 防災情報の「見せる化」システム(エッジAIによるマルチモーダル処理)

3. ビッグデータマイニング技術
3.1 SNSコンテンツの情報検索/推薦
3.1.1パーソナライズド検索/推薦(距離計量学習を導入したマルチモーダル学習)
3.1.2 データの種類を横断した検索(ノイジーラベルに頑健なクロスモーダル学習)
3.2 Twitterデータのトレンドクラスタリング(間接相関に惑わされないグラフクラスタリング)

4. 質疑応答