研究課題
若手研究(B)
状況に応じた処理ににより認識をする方法について研究し，画像理解の１つである画像の全画素にクラスラベルを割り当てる画像ラベリング，顕微鏡画像からのアスベスト検出，静止画像中に写る動作をしている人の検出などで高い精度を得た．また，動画像にも応用し，行動認識では特徴抽出マスクを自動的に生成した後、検証データを基にマスクの選択を行うことにより、精度を高めた．さらに，顕微鏡画像中の粒子追跡では誤りの可能性を考慮することにより精度を高めた．
パターン認識 コンピュータビジョン
