コンピュータビジョン(CV: Computer Vision)・画像処理技術の研究に取り組んでいます。
学部生配属(3・4年生ゼミナール & 卒業研究)
理論で終わらせず実際に動くシステムを作り上げる
藤原研究室への配属を希望する学生向けの情報です。単にベンチマーク精度を競うだけでなく、製造業・点検・ゲーム・イラスト・スポーツなどの実社会課題に対する実働システム構築を目指します。 研究内容については 研究内容ページ や POLITE で確認してください。
研究テーマや研究室の方針
人は生活する上で視覚情報に頼ることが多くあります。いつもやっていること、面倒だけどやっていること、などについて「自動的にできるようになったらな」と期待することがあると思いますし、「そういえばアレは自動的に動かす技術もあるよな」ということもあるでしょう。そんな身の回りの視覚で得られる"何か"を自動化させるようなカメラアプリを作ることを目指します。こんな、メディアセンシングでQOLよくしよう！というノリで、カメラアプリで解決できるような問題に挑戦してみようよ、という取り組みをしています。
例えば卒業後の就職先で、社内の問題を解決するようなシステムを構築するという仕事はよくあると思います。一方で、近年のビジョン技術の民主化により、近いうちに、同様のノリでカメラアプリや画像・映像処理システムを多くの企業で設計・開発するような時代がやってきます。そのために藤原ゼミでは、自分の身近なところでカメラアプリで解決できそうだなぁという問題を探し、どのようなセンシングエンジンを構築すればよいのか、という段階から学んでいきます。
ゼミの取り組みでは何らかの言語・環境でのプログラミングが必要となります。これまでプログラムに対して苦手意識があったとしても、上昇志向(今はなくても持ちたいという意識)が重要であると考えています。内容的にテクノロジー専攻向けというわけではなく、デザイン専攻の学生も歓迎します。特に技術的な要素(カメラ取り込みによる画像処理等)が必要となるような作品作りに興味がある人はおすすめです。感性的な処理を扱うようなモデルを深層学習を使って分析・変換・生成するような研究も進めています。
学びにおける目標
大学を卒業する段階で、社会に通用する技術者になれていることを目指します。そのため、自分を取り巻く技術や研究において、「その背景に何があるのか」、「何を目的として設定しているのか」、「関連した研究・技術には何があるのか」、「誰がどのようにうれしくなる事なのか」、「現状と比べた今後の伸びしろはどうか」 について(できる限り)十分に理解した「エキスパート」になることを目標とします。これらの過程も含め、社会人としての(就活にも役立つよう)基礎力を養います。
具体的な2年間の研究室での流れ
3年前期は(卒研とは関係なく)興味を持っている研究・技術の調査・発表を通して、「自ら動いて調べること」と「まとめた内容を報告し議論すること」を意識して取り組めるようにします。また、技術文章、プレゼン、何らかの開発環境(Pythonを予定)を対象とした入門講座を実施します。なお、入門講座は単純なお勉強ではなく、例えばプログラミング言語を使うという点において「目的を達成するためにどのようなコーディングが必要か」を考えられるようになることを狙いとします。
入門講座が終わると、3年の夏以降で卒業研究のテーマ選定をし始めます。選定したテーマに関して実践的な開発をする上で、難易度が高くなった場合は、適宜OJT (On-the-Job Training)形式で指導を進めていきます。これらのテーマにおいて重要なことは、「たとえ未完成なシステム設計に留まる可能性があるとしても」研究の意義を見いだせるよう「適切な問題の設定」ができるような力を養っていくことです。そのためにも、自分の「取り組んだ研究」や「提案した技術」を「誰が喜んでくれるか」ということを常に意識してゼミに取り組みます。
- Python、PyTorch、OpenCVを用いた画像処理および深層学習のプログラミング
- NVIDIA Jetson等のエッジデバイスやWebアプリ開発
- 独自データセット構築とアノテーションの設計手法
- CV系の国内学会や各学会の北海道支部大会での対外発表
- 学外の第一線で活躍する研究者・企業エンジニアとの議論
- 論理的思考力とプレゼン能力の修得（就職活動でも強力な実績）
求める人物像 & 配属後のステップ
求める学生像
- 実践したい人：理論だけでなく自らプログラムを書き、モデルを動かしたい人。
- 形にしたい人：Webアプリや小型デバイスに組み込み、実用的な形に仕上げたい人。
- 好奇心がある人：製造・点検からイラスト・ゲーム・音楽まで幅広く興味を持てる人。
- 実績を作りたい人：学会発表などを通じて高い専門性とプレゼン力を身につけたい人。
配属後の研究ステップ
- 基礎力養成：Python, OpenCV, PyTorchの実習や論文輪講で基礎スキルを習得。
- テーマ設定・データ設計：興味に基づき独自課題とスモールデータ環境を整理・構築。
- モデル開発・実装：独自の工夫を加え比較実験を行い、実動デモシステムを制作。
- 成果発表・発信：卒論・修論の執筆と学外の主要学会での登壇発表を目指す。
大学院生募集(他大学からの進学も受け付けています)
北海道情報大学大学院(修士課程)への進学を検討されている方向けの案内です。本学からの進学はもちろん、他大学・高等専門学校・社会人からの受験生も受け付けています。
他大学・外部から進学を検討中の方へ
専門分野が異なる場合や、これまでにコンピュータビジョン・深層学習の経験が十分でない場合でも、個人の背景に合わせて基礎から指導を行います。研究テーマは企業連携や実社会の課題解決に直結した高度なテーマに取り組むことができます。
教員との距離が近く、研究の進め方や日々の疑問を気軽に相談できます。一人ひとりの関心や進度に合わせた対話を重ねながら、研究を深めていける環境です。
国際シンポジウムや国内の主要学会への論文投稿および発表を主導して行います。研究成果は実動WebシステムやエッジAIとして実装し、企業・学会等へのアウトリーチを推進します。
CVゼミ (Jゼミ)
Jゼミは単位にはなりませんが、興味関心のあるテーマを学生と教員が一緒に学習する学内プログラムです。学部・学科・学年を問わず誰でも参加・仲間づくりができます。 （募集は毎年4月・9月に行いますが、CVゼミは随時見学・参加を受け付けています）。 詳細については 学習支援センターWebページ をご覧ください。
CVゼミでの主な学習・活動内容
精密工学会 外観検査アルゴリズムコンテストなど、学外のプログラミングコンテストに挑戦します。
Google Colaboratoryを利用し、データセット作成と深層学習の実装を体験します。
画像処理の標準ライブラリOpenCVを用いて、実践的な画像解析アルゴリズムを構築します。
WebカメラやRGB-D（Kinect等）カメラを使用し、リアルタイムインタラクティブ作品を制作します。
研究室見学・ご相談について
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