宇佐美研究室では、画像や映像から世界を理解するコンピュータビジョンを中心に、画像処理、機械学習、深層学習に関する研究を行っています。医用画像、光や物理に基づく画像理解、実世界センシング、生成AIなどを対象に、基礎的なアルゴリズムの開発から応用システムの構築まで幅広く取り組んでいます。
医用画像解析・三次元形状復元と診断支援
内視鏡画像、CT画像、細胞・病理画像などを対象として、病変の検出、分類、セグメンテーションを行う研究に取り組んでいます。さらに、画像から病変の形状、深さ、大きさなどを推定し、診断支援につなげることを目指しています。
光・物理に基づく画像理解
光の反射、透過、散乱などの物理現象を考慮し、画像から物体の形状、材質、光源環境などを推定する研究を行っています。深層学習だけでなく、光学や幾何、物理モデルに基づく考え方を組み合わせることで、実世界の画像をより正確に理解することを目指しています。
実世界センシングと時空間モデリング
動画、LiDAR、IMUなどのセンサデータから、時間的・空間的な構造を抽出する研究を行っています。行動認識、軌跡予測、異常検知などを対象に、実世界で得られる複雑なデータを扱うための時系列モデリングや自己教師あり学習に取り組んでいます。
生成AI・学習支援・検証
画像、テキスト、音声などを生成するAI技術や、その学習を支援するための手法に関する研究を行っています。データ拡張、カリキュラム学習、能動学習などを活用し、効率的な学習方法を検討するとともに、生成物の品質や公平性を評価・検証する研究にも取り組んでいます。