研究課題
挑戦的研究(萌芽)
画像認識の分野ではディープニューラルネットワーク(DNN)が盛んに用いられ，物体認識やシーン理解，画像復元などにおいて，従来のモデルベースの特徴量や学習手法を凌駕している．しかし，従来はデジタル画像として計測された後の画像認識パイプラインのデジタル層にのみ，DNNによる学習が用いられているにすぎなかった．本研究では，特徴量や認識器と共にハードウェア設計も学習により求める新しいフレームワークを提案し，その有効性を実証した．
コンピュテーショナルフォトグラフィ
これまでのカメラの設計は，サンプリング理論やノウハウにより設計者の手動により設計されてきた．これに対して，本研究では，データ駆動におる学習アプローチにより，カメラの設計パラメータを最適化することにより，応用に即したハードウェアを設計することで性能向上を行った．このようなアプローチは，Deep sensingやDeep opticsなどと呼ばれ，後追い研究を呼び最近の研究の新しい流れのひとつとなっている．
