研究課題
国際共同研究加速基金（国際共同研究強化）
本研究はコンピュータビジョン分野とニューロサイエンス分野の学際的な国際共同研究であり，大きく以下の3つの成果を得た。1. 人間姿勢データベースから特定の姿勢を手掛かりとして目的の姿勢を効率よく発見する手法の確立．2. 音声と画像という異なるデータを効率よく組み合わせて学習する新しい人工知能のフレームワークの確立．3. 自発的なリズム / テンポ生成の欠陥を計測でき，単純かつ客観的な診断ツールになりえる新たな行動実験パラダイムと脳波計測パラダイムの確立．1と2の成果について，ニューロサイエンス分野からの知見を活かした成果である．また，1と3についてはスポーツ科学分野に応用可能な研究成果である．
基礎研究が非常に重要であるが，生活の質の向上，安心安全な持続可能な社会の実現，スポーツ科学への寄与などを考えると，学際的な領域の研究も重要である．本研究は，国際共同研究であるだけでなく，コンピュータビジョン分野とニューロサイエンス分野を融合させ，スポーツ科学分野に役立てるという学際的共同研究である．本研究を通じて，異分野からインスパイアされ，画像や音声データなど全く異なる種類のデータを効率よく利用する新たな人工知能を提案できた．この新しい人工知能は将来，ニューロサイエンス分野において，人間の脳の解明に役立つと考えられ，継続的な学際領域の研究発展に寄与しており，学術的かつ社会的意義は大きい．
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すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (2件) 備考 (1件)
IEICE Transactions on Information and Systems
巻: E102.D 号: 10 ページ: 2033-2042
10.1587/transinf.2018EDP7383
130007722085
http://www.scv.cis.iwate-u.ac.jp/
