研究活動の紹介

最新の研究テーマ

人工知能のための高性能コンピューティング(GPU/FPGA関連技術)

大規模なデータの学習や解析では,効率よく処理するためのアルゴリズム開発だけではなく,高速に処理するための実装技術も重要です.右図は,本研究グループで提案している位相限定相関法に基づく対応付け手法を各種プロセッサに実装して,10,000点の対応付けにかかる時間を計測した結果です.1スレッドだけを使用したCPU実装では3秒ほどかかりますが,12スレッドを使用したCPU実装では0.5秒まで処理時間を削減できます.コア数が多いGPUやFPGAに実装すると60fps以上の高速処理が可能となります.FPGAは,CPUやGPUと比べて消費電力が大幅に低く,効率が高いです.一方で,FPGA実装は,ハードウェアの知識が必要となります.本研究グループでは,並列コンピューティングのためのフレームワークであるOpenCLを用いた最適な実装について研究をしています.

参考文献
  • S. Tatsumi et al., "OpenCL-based design of an FPGA accelerator for phase-based correspondence matching," Proc. Int'l Conf. Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications, Vol. 1, pp. 90--95, July 2015.
  • M. Miura et al. "Performance evaluation of phase-based correspondence matching on GPUs," Proc. SPIE, Optics+Photonics 8856, Vol. 1, No. 1, August 2013.

画像認識,コンピュータビジョン,ビッグデータ解析の基礎と応用

本研究グループでは,画像認識,コンピュータビジョン,ビッグデータ解析などの基本技術である高精度な画像マッチング手法(位相限定相関法)の研究を行っています.画像を離散フーリエ変換して得られる位相情報を用いることで,画像間のサブピクセル精度の移動量の推定および画像間の類似度の評価を行うことができます.現在までに,企業との共同研究を通して,さまざまな分野に位相限定相関法を応用しています.

参考文献
  • K. Ito et al. "Image-based magnification calibration for electron microscope," Machine Vision and Applications, Vol. 25, No. 1, pp. 185--197, January 2014.
  • J. Ishii et al., "3D reconstruction of urban environments using in-vehicle fisheye camera," Proc. Int'l Conf. Image Processing, pp. 2145--2148, September 2013.
  • 青木ほか, "位相限定相関法に基づく高精度マシンビジョン ---ピクセル分解能の壁を越える画像センシング技術を目指して---," IEICE Fundamentals Review, Vol. 1, No. 1, pp. 30--40, July 2007.
  • K. Takita et al., "A sub-pixel correspondence search technique for computer vision applications," IEICE Trans. Fundamentals, Vol. E87-A, No. 8, pp. 1913--1923, August 2004.
  • K. Takita et al., "High-accuracy subpixel image registration based on phase-only correlation," IEICE Trans. Fundamentals, Vol. E86-A, No. 8, pp. 1925--1934, August 2003.

知能ロボットおよびドローン(無人航空機)のための3次元視覚システム

ロボットやドローンにカメラを取り付けることで,人間と同様な視覚システムを実現するためには,撮影された画像から空間の3次元情報を正確に計測することが重要になります.コンピュータビジョンの分野では,複数枚の画像から対象の3次元形状を復元する技術をステレオビジョン(2枚以上の画像を用いる場合は多視点ステレオ)と呼ばれています.本研究グループでは,サブピクセル精度で移動量を推定することができる位相限定相関法を用いて,複数枚の画像(あるいは動画像)から高精度な3次元計測を行う技術について研究を進めています.

参考文献
  • S. Sakai et al. "Phase-based window matching with geometric correction for multi-view stereo," IEICE Trans. Inf. & Sys., Vol. E98-D, No. 10, pp. 1818--1828, October 2015.
  • S. Yamao et al., "A sequential online 3D reconstruction system using dense stereo matching," Proc. IEEE Winter Conf. Applications of Computer Vision, pp. 341--348, January 2015.

航空機搭載イメージングレーダによる高空からの3次元空間計測と認識

航空機に搭載された合成開口レーダは,天候や昼夜に関係なく計測ができるため,地球観測,例えば,地震や火山の噴火による地殻変動の観測に使われています.受信波の強度情報から生成されるレーダ画像を複数枚観測すると,ステレオビジョンの原理で地表面の3次元計測を行うことができます.ステレオビジョンではピンホールカメラモデルに基づいた理論式により3次元計測を行いますが,レーダ画像は,カメラモデルに基づいて生成されていません.そこで,レーダにおける投影モデルを新しく考案し,レーダ画像から高精度な3次元計測を行う手法を開発しています.本研究は,情報通信研究機構 (NICT) と共同で行っています.

参考文献
  • D. Maruki et al, "Stereo radargrammetry using airborne SAR images without GCP," Proc. Int'l Conf. Image Processing 2015, September 2015.
  • D. Maruki et al., "Stereo radargrammetry using airborne SAR images with parameter optimization," Proc. Asia-Pacific Conf. Synthetic Aperture Radar, pp. 258--263, September 2015.

生命科学・医療分野におけるコンピュータビジョンおよび機械学習の応用

生命科学および医療分野に対して,コンピュータビジョンおよび機械学習の導入を進めています.例として,1,000名以上の健常者から撮影した脳MRI画像を用いて,年齢を推定する技術を研究しています.機械学習を用いて正常加齢をモデリングすることで,4歳程度の誤差で年齢を推定する手法を開発しています.脳疾患(例えばアルツハイマー病)は正常加齢と異なる形態変化が生じるため,正常加齢のモデルを用いることで,脳疾患を発見できる可能性があります.その他に,超音波画像から腫瘍のリンパ節転移を早期発見するための画像解析技術,PET画像からアルツハイマー病の早期発見するための画像解析技術などの研究を進めています.脳MRI画像解析については東北大学加齢医学研究所と,超音波画像解析については東北大学医工学研究科と,PET画像解析については近畿大学と共同で進めています.

参考文献
  • R. Fujimoto et al., "Age estimation using effective brain local features from T1-weighted images," Proc. Int'l Conf. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 5941--5944, August 2016.
  • K. Ito et al., "A high-accuracy ultrasound contrast agent detection method for diagnostic ultrasound imaging systems," Ultrasound in Medicine & Biology, Vol. 41, No. 12, pp. 3120--3130, December 2015.
  • C. Kondo et al., "An age estimation method using brain local features for T1-weighted images," Proc. Int'l Conf. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 666--669, August 2015.

超高精度バイオメトリクス認証(生体認証)とヒューマンインタフェース

本研究グループでは,人の身体的あるいは行動的特徴を用いて個人認証を行うバイオメトリクス認証(生体認証)に関する研究を進めています.高精度画像マッチング手法である位相限定相関法を用いることで,指紋・顔・虹彩・掌紋・指関節紋・歯科X線画像などの生体特徴において世界最高水準の認証率を有する照合アルゴリズムを提案しています.生体特徴に基本的な照合アルゴリズムだけではなく,実用化に向けた取り組みも行っています.例えば,アズビル(株)との共同で指紋認証装置,虹彩認証装置,2D/3Dハイブリッド顔認証装置を,KDDI研究所と共同でスマートフォン向け掌紋認証アプリを開発しています.その他にも,独自に,ドアレバーのための個人認証システムや歯牙情報に基づく身元確認支援ソフトを開発しています.

参考文献
  • S. Aoyama et al, "A finger-knuckle-print recognition algorithm using phase-based local block matching," Information Sciences, Vol. 268, pp. 53--64, June 2014.
  • K. Ito et al, "Palm region extraction for contactless palmprint recognition," Proc. Int'l Conf Biometrics, pp. 334--340, May 2015.
  • D. Kusanagi et al., "Multi-finger knuckle recognition from video sequence: Extracting accurate multiple finger knuckle regions," Proc. Int'l Joint Conf. Biometrics2014, October 2014.
  • S. Aoyamaet al., "Similarity measure using local phase feature and its application to Biometric Recognition," Proc. IEEE Computer Society Conf. Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, pp. 180--187, June 2013.
  • K. Miyazawa et al., "An effective approach for iris recognition using phase-based image matching," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 30, No. 10, pp. 1741--1756, October 2008.
  • K. Ito et al., "A fingerprint matching algorithm using phase-only correlation," IEICE Trans. Fundamentals, Vol. E87-A, No. 3, pp. 682--691, March 2004.

画像処理グループ

本グループでは,画像や映像などの多次元信号を対象にするディジタル信号処理ならびにコンピュータビジョンの研究を行っています. ピクセル分解能の壁を超える新しい画像マッチング技術である「位相限定相関法」を開発するとともに,その応用として,バイオメトリクス認証技術(指紋照合,虹彩照合,3次元顔照合など),3次元ヒューマンインタフェース技術,超高速画像認識システム,自動車向けビジョンシステム,ナノスケール画像センシング技術などの研究を行っています. さらに,オブジェクトベース映像処理,複合現実感(MR)の概念に基づく情報コミュニケーションとディスプレイシステムなどの研究をさまざまな企業や研究機関と連携して進めています.


高精度受動型3次元計測技術の開発

本プロジェクトでは,コンパクトなステレオカメラと位相限定相関法によるサブピクセル対応点探索を組み合わせた受動型3次元計測技術とその応用を行っています. 本プロジェクトで開発された受動型3次元計測システムは1m程度の距離にある物体の3次元形状を誤差1mm以下で取得することが可能であり,現在,次のような応用へ適用されています.
・自動車向け画像センシング
・ヒューマンインターフェース
・人体の3次元キャプチャ
・文化財のディジタルアーカイブ
・簡易3次元計測システム [デモ動画]

高品質な画像・映像の生成・処理・提示技術の開発

位相限定相関法に基づくサブピクセル画像対応点探索手法を用いて,きわめて精密な動き推定や類似画像検索が可能です. 本プロジェクトでは,SIFTなど,他の手法との組み合わせによるロバストな画像対応付けを実現する手法 を開発し,以下に示す3つの応用に適用することを検討しています.
・超解像による映像のフォーマット変換
・環境適応型映像プロジェクタ
・Web画像検索による仮想画像合成

高精度・高速マシンビジョン技術の開発

大域的画像変換(並進,剛体,相似,アフィン,射影,非線形変換など)の高精度推定技術は,顕微鏡や工場自動化における画像認識に必須です. 本プロジェクトでは,ASICやFPGAの開発による大幅な処理高速化も含め,次の2つの応用を検討しています.
・電子顕微鏡のための画像解析
・工業市場向け超高速画像認識システム

バイオメトリクスデータのロバスト照合による高信頼個人認証技術の開発

本プロジェクトでは,帯域制限位相限定相関法や位相ベースPCAを利用したバイオメトリクス認証技術(指紋照合,掌紋照合,虹彩照合,歯科X線画像照合)ならびに受動型3次元計測に基づく認証技術(2次元・3次元顔照合)について,世界最高水準の性能を目指しています.
・指紋照合
・掌紋照合 [デモ動画]
・虹彩照合
・2次元および3次元顔照合
・歯科X線画像照合
  (http://www.aoki.ecei.tohoku.ac.jp/dvi/)



VLSI 設計技術グループ

本グループでは,コンピュータとネットワークが生活のすみずみに浸透するユビキタス情報環境を想定した次世代コンピューティング技術全般について研究を行っています. 具体的な研究テーマとしては,超高性能計算機構のアルゴリズム,並列処理システム,ハードウェアとソフトウェアの融合設計技術,次世代システムLSIとEDA(Electronic Design Automation),暗号処理システムに対する実際的脅威とその防御に関する研究などがあげられます. また,将来に向けて,多値論理に基づく新原理システムLSI,単一電子集積システム,分子コンピューティングなどの新しいパラダイムについても検討しています.

なお,本研究テーマは,2016年6月以降,東北大学電気通信研究所システム・ソフトウェア研究部門環境調和型セキュア情報システム(本間研究室)で行っています.

超高性能コンピューティング技術の開拓

本研究プロジェクトでは,次世代のLSIシステム構築のため,従来の2値論理回路・2進数計算方式の限界を越える新しい計算機構について研究しています. これは,計算アルゴリズムのレベルにおいて,非2進数系やデータの多値符号化に基づく新しい計算原理を開拓するとともに,デバイス・回路レベルにおいて,多状態信号を用いた超高並列な情報処理をめざすアプローチです.
・非2進数系による高性能演算方式の理論
・多値論理・集合論理による並列処理アーキテクチャ

ハードウェアアルゴリズムの高水準設計技術の開発

近年,マルチメディア信号処理やセキュリティ情報処理に要求される演算能力は増加の一途をたどっており,多種多様なデータパス(算術演算回路)の設計が必要とされています. 本研究プロジェクトでは,算術演算回路の性能がそのハードウェアアルゴリズム(算術アルゴリズム)を大きく左右されることに着目し,その高水準な記述・検証・合成技術を開発しています.
・算術アルゴリズム記述言語とその言語処理系
・高性能データパスの自動生成
・計算機代数に基づく算術アルゴリズムの高速検証

算術アルゴリズム記述言語 ARITH のページはこちら

暗号処理システムの高性能実装・高精度解析技術の開発

本プロジェクトでは,暗号モジュール(暗号処理をおこなうLSI)の実際上の脅威とその防御に関する研究をおこなっています.特に,モジュール動作時のサイドチャネル情報(消費電力,漏えい電磁波,計算時間など)を利用して秘密情報を奪うサイドチャネル攻撃とその対策技術を研究・開発しています. また,サイドチャネル攻撃標準評価ボードの開発を通して,暗号モジュールに対する安全性評価技術の確立を目指しています.
・暗号ハードウェアの高性能実装
・サイドチャネル攻撃とその対策
・安全性評価プラットフォーム

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