人工知能による深度画像の推定

2017/02/16

今回は,石畑研究室4年のS君(カラー画像の推定を行ったSくんとは別人です)が行った深度画像の推定です.
深度画像とは,画像の三次元的な奥行き情報を示した画像です.
深度画像を普通の画像として表示すると,遠いところは白く,近いところは黒く表示されます.

普通のカラー画像から,それぞれの画素の奥行き方向の位置を推定します.
部屋の写真で,ベッドと壁が写っていたとします,
人間だったら,壁の方が奥にあるのはすぐ分かります.
これを人工知能にやらせようというものです.
この研究も,多くの研究があり,ニューラルネトワークを使用したものもすでに発表されています.
やはり,先行研究の方法はかなり複雑なので,それを真似してもう少し簡単にしてみることに挑戦します.

ところで,カラー画像から深度画像が推定できると何の役に立つのでしょうか.
一時PokemonGoというゲームが流行りました.
ポケモンを捕まえる時に,カメラをonにしておくと,周りの画像上にポケモンが現れるように表示されます.
(ほとんどの人はこの機能を使って無いようですが)
ポケモンが遠くいた場合,画像中の前の方に物体があった場合,
その物体によってポケモンが隠れて表示されないと変なことになります.
これを実現するためには,画像の奥行き情報が必要になります.
下の絵であれば,ゴルバットは椅子に隠れて欲しいのです.

Gol


今回は,カラー画像と深度画像のセットが必要ですが,
Kinnectという装置を使って,データ収集をしました.
研究室近辺のいろいろなところをいろいろな方向から撮ってデータを蓄積しました.

前回同様,とりあえず簡単なニューラルネットワークで実験しました.
左側がカラー画像,真ん中がKinnectで撮った深度画像,右側が適当なニューラルネットで
復元したものです.
学生には,先行研究を参考にネットワークの構成を変えてみるよう言いました.

Di1

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人工知能で手ブレ画像の修復

2017/02/08

今回は,石畑研究室4年のA君が行ったブレ画像の修復です.
手ぶれなどでぼやけてしまった画像を修復してみようというもので,昔から多くの研究がされています.
ニューラルネトワークを使用したものも,すでに何件か発表されています.
先行研究の方法はかなり複雑なので,やはりそれを真似してもう少し簡単にしてみることに挑戦します.


前回同様,研究室に私が撮った写真がいっぱいあるのでそれをデータとして利用しました.
入力データは,カラー画像を白黒画像に変換して使用します.
手ぶれ画像は,1枚の画像を手ぶれ方向に少しずつずらした画像を合成して作成します.
例えば,横にぶれた画像なら,横方向に1画素ずらした画像,2画素ずらした画像,...
を作り全部を合成する感じです.

人工知能(ニューラルネットワーク)には,作ったブレ画像を入力として与えて,ブレていない画像を出力
させます.

Kernelnasi


出力してきたデータを元の正解画像と比較して,訓練を進めます.
この辺は,前回の白黒画像への色付けと同じです.
白黒写真の色付け同様,とりあえず簡単なニューラルネットワークで実験しました.

上手くいかないと報告してきたので見てみると,
おお!!ダメダメだ.
左側が,ブラす前の元画像,真ん中がブラした画像,右がニューラルネットで復元してみた画像です.
ブラす方向と量を3通り変えたものを表示しています.

Bl1

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人工知能で白黒画像の彩色

2017/01/27

今回から,今年の学生による人工知能応用の研究を紹介していきます.
上手くいったものもあれば,ダメダメのものもあります.

まず最初は,石畑研究室4年のS君が行った白黒画像の彩色です.
白黒の画像に色をつけてみようというもので,すでに有名な学会に発表された先行研究があります.
先行研究の方法はかなり複雑なので,それを真似してもう少し簡単にしてみることに挑戦します.

研究室に私が撮った写真がいっぱいあるのでそれをデータとして利用しました.
カラー画像は,赤緑青の三原色から構成されています.
白黒画像を作るのは,3色を適当な比率で混ぜ合わせるだけなので簡単です.
一方,白黒の写真に色を塗るには,いろいろな知識が必要になります.
ここで,人工知能(ニューラルネットワーク)の登場です.

ニューラルネットワークに,作った白黒画像を入力として与えて,カラー画像を出力させます.
出力してきたデータを元の正解画像と比較して,訓練を進めます.
左の画像がオリジナル画像,真ん中がそれを白黒写真に変換したものです.
これをネットワークに入力して右の様に色付けして出力するように学習させます.

Mc0


とりあえず簡単なニューラルネットワークで実験しました.
とても簡単なネットワークでは,予想通り上手くいきません.
S君には,先行研究を参考にネットワークの構成を変えてみるよう言いました.

Mc1


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学部生にもできる人工知能研究

2017/01/19

人工知能の研究が世界中で進められています.
GoogleやMicrosoft, IBMなどIT業界の巨人はもちろん,
数多くのベンチャー企業が最先端の研究に取り組んでいます.
自動車の自動運転に向けてトヨタなどの自動車メーカーも参加してきています.
最先端の研究には大量の資金・人材が必要ですが,見返りも巨大なので,
みな先を争って研究を進めています.桁違いの資金が投入されています.

このような中で,学生にできることはあるのでしょうか.

あります.

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手作りモーションキャプチャーの研究がテレビ放映されます

2017/01/11

 こんにちは。CS学部教員の松下宗一郎です。研究室では腕時計サイズの小さなモーションキャプチャーデバイスの研究を行っておりますが、その模様がテレビ放映されることとなりました。

Motioncaputuredevice

 こちらが完成したデバイスの写真ですが、一緒に移っているのはアメリカの25セント硬貨です。(100円玉よりほんの少し大きいです)手首に取り付けてスイッチを入れると、秒速100回といったスピードで手の動きを捉え、三次元CGの情報をワイヤレスでノートパソコンなどに送信してきます。


Solderingworks

 モーションキャプチャーは、体に丸い物体をたくさん取り付けてカメラで動きを調べるというものが映画やゲームの世界では良く知られていますが、1個からでも動くものを手作り(はんだ付けです)してみました。デバイスはテレビ番組に出演する研究室の学生が作っておりますが、スタートからゴールまでの所要時間は約10時間でした。

 1月15日(日)午後11時19分よりTBS(地上波)にて、「未来の起源」という番組の中で研究の様子が放映される予定ですので、どうぞご覧になってみて下さい。なお、1月21日(日)午後8時54分より、衛星放送(BS-TBS)にて再放送がございます。

 それではまた!

Soichiro C. Matsushita (FF-XVを冬休みにクリアしました。67時間でした・・・)

シドニーは夏です!!

2016/12/30

CS学部3年の金子さんからオーストラリア便りが届きました

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みなさん、こんにちは。
コンピュータサイエンス学部の金子です。
私は今、学校を休学してオーストラリアはシドニーに来ています!
私がこちらへ来て感じたこと、シドニーの情報を皆さんにシェアできたらいいなと思います。^^

Q1

まず初めに、シドニーは様々な国籍の移民が滞在する、世界でも有数の多国籍・多文化都市ということを知っていますか?
毎日200以上の言語がシドニー周辺で飛び交っているというので驚きです!
様々な国籍の人が集まっているので、オーストラリアだけでなく世界各国の文化などに触れることができますよ!

市内にはパブやバーが沢山あります。
お酒を飲みながらの交流は話も弾みますし、英語の上達にも繋がります!
(オーストラリアは18歳から飲酒ができます。)
オーストラリア産ビールは種類が多いので、訪れた際はぜひ色々なビールを飲んでみてください!
オーストラリアはワインも有名ですよね!
シドニー北部のハンター・バリーには沢山のワイナリーがありますよ!

Q2

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最近の人工知能はこれまでとどこが違うのか

2016/12/20

人工知能やその実現手段の一つであるニューラルネットワークは,何十年も前から研究されてきました.
最近になって,囲碁の名人に勝ったり,TVゲームを上手にできるようになり,
ニュースになり急に脚光を浴び出しました.

なぜこれまでできなかったことができるようになったのでしょうか.
次の三つの理由が挙げられます.

1)人工知能研究の進歩
近年になって深層学習という技術が開発され,
複雑なニューラルネットワークの学習を安定させることができました.
下の図は,画像を分類するニューラルネットワークの構造を表したものです.
図の左側から画像を入力すると,途中に描かれた箱で計算を行い,
最終的に右から分類結果が出てくるものです.
技術の進歩により,このような多段構成のネットワークの学習が可能になりました.

Gnet


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3年生の実験風景

2016/12/16

  コンピュータサイエンス学部の広報担当教員です。
 
  今日は3年生が受講しているコンピュータサイエンス応用実験の中の風景をご紹介します。
  今日ご紹介する実験は、データサイエンスをテーマにした実験の1つで「デザイン思考に基づく商品企画」がテーマです。

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■ デザイン思考に基づく商品企画

  10年後の生活で必要となる、全く新しい商品の企画にチャレンジしています。その為に必要となる、「将来を予測する力」、「商品アイデアを発想/具体化する力」、「チームで意見をまとめる力」を、4~5人でのグループワークを通じて実践し習得することができます。

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  先ずは、出来るだけ多くのアイデアをポストイットに書き模造紙に貼り付けます。アイデアは思い付きレベルのもの、常識をはるかに超えたもの大歓迎です。
 
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  このチームのテーマは「未来の学生生活を支える商品」。メンバーと意見交換するうち、最初は思い付きレベルや突飛なアイデアが、現実的で素晴らしいものへと変化。やはり、チームワークは大切です。

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  最後に、議論してきた内容をクラス全員の前で発表します。質問やコメントを貰うことで、更に新しい洗練されたアイデアへと発展することもあります。

  この日は、とあるNPO法人の代表の方がオブザーバーとして参加されていました。その方からは、感想として、「『デザイン思考』と言う新しい手法に興味を持ちました。また、学生さんが“ワイワイガヤガヤ”議論しながら実験されているのを見て楽しく思いました。」というお話を戴きました。

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  3年生の応用実験にも多くのテーマがありますし、2年生の基礎実験にもさまざまな内容の実験があります。

  多彩な実験は東京工科大学コンピュータサイエンス学部の1つの特徴です。

人工知能ってなんだ

2016/12/09

人工知能は,文字通り解釈すれば人口の知能ですが,
「知能がある」というのはどういうことでしょう.
私は,外界から入力された情報からなんらかの判断をする力を知能と考えています.
たとえば,犬は,飼い主の顔を覚えて,飼い主が帰ってくると喜びます.
犬にはある程度の知能がありそうです.

コンピュータには知能はあるでしょうか?
コンピュータは「プログラム」と呼ばれる指示を忠実に実行しているだけです.
プログラム中には,人間が一所懸命考えて,この場合はこうする,他の場合はこうする
と事細かく指定します.
コンピュータが高度な判断をしているのは,内部にあるプログラムが知能を実現しているからに
ほかなりません.

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猫の画像を見て,猫と判断させる例で考えてみましょう.
コンピュータでは,猫の画像の特徴(髭がある,目が2つなど)
を抽出するプログラムを書いて,一致を見ることで判断します.
どのようなアルゴリズムを使うかで,判断の性能が違ってくるので
そこが研究者の腕のみせどこととなりました.
これまでは,このような高性能なプログラムを実現するアルゴリズムの部分を一所懸命研究してきたわけです.

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CS学部で人工知能研究プロジェクトスタート

2016/12/05

人工知能を学びたい人、この指とまれ!

東京工科大では全学的に人工知能(Artificial Intelligence; AI)の研究を強力に進めようとしています.
コンピュータサイエンス学部(CS学部)は,その推進の中心的役割を果たす学部として
「先進AI研究分科会」を立ち上げました.

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CS学部の約半数の研究室が,すでに参加を表明しています.
プロジェクトには,学部や大学院の学生も参加して, 最先端の人工知能の技術を身につけます.
人工知能の技術はこれまでの「プログラムによる処理」とは違った原理に基づいています.
これまで人間が工夫して書いたプログラムにできなかったことが人工知能で
できるようになってきています.

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