知能メディア処理研究室
研究室HP: https://www.zhou-lab.info/
膨大な動画像データを処理する次世代の技術
次世代情報社会への貢献を目指して、動画像符号化、深層学習、圧縮センシング、ハードウェア設計などの基礎技術をベースに，最先端の研究に取り組んでいます。積極的に異分野融合を推進することで、セキュリティ、医療、 日常生活など様様な分野での問題を解決し、未来の科学技術の発展に貢献することを目指しています。
研究テーマ
担当科目
研究業績及び受賞歴
著書
学会活動・社会活動
学生の皆さんへのメッセージ
研究テーマ
基礎理論から基盤技術，応用アプリケーションまで幅広い研究テーマに取り組んでいます。
1. 深層学習を用いた動画像符号化技術
2. 最新の動画圧縮符号化方式H.266/VVCのハードウェア設計
3. 大規模画像情報センシングシステム
4. テキストから画像自動生成技術
5. 超解像技術
6. 圧縮センシングの基礎原理と画像再構成アルゴリズム
7. ビッグデータと機械学習に基づく人工知能
担当科目
【理工学部】
確率統計、信号理論、信号処理、情報工学実験Ⅱ、情報工学実験Ⅲ、情報工学ゼミナール、PBL、情報工学入門（分担）、Introduction to Multimedia Processing (global)、Introduction to Computer Science and Information Technology（global：分担）
【大学院・理工学研究科】
情報信号処理工学特論1、情報信号処理工学特論2、IIST Seminar（分担）
研究業績及び受賞歴
【主要な研究業績】
[1]”DrawGAN: Text to Image Synthesis with Drawing Generative Adversarial Networks”, IEEE International Conference on Acoustics, Speach and Signal Processing (ICASSP) Jun. 2021
[2]”RR-DnCNN v2.0: Enhanced Restoration-Reconstruction Deep Neural Network for Down-Sampling Based Video Coding”, IEEE Transactions on Image Processing (TIP), Jan. 2021.
[3]”Deep Preset: Blending and Retouching Photos with Color Style Transfer”, 2021 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), pp. 2113-2121, Jan. 2021
[4]”CS-MCNet: A Video Compressive Sensing Reconstruction Network with Interpretable Motion Compensation”, Asian Conference on Computer Vision 2020 (ACCV), Nov. 2020.
[5]”Customizable GAN: customizable image synthesis based on adversarial learning”, The 27th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), Nov. 2020.
【受賞歴】
2020 IEEE MMM Best Paper Runner-up Award
2017 IEEE ISSCC 2016 Takuo Sugano Award for Outstanding Far-East Paper.
2016 Excellent paper of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan
2014 IEEE ICIP Top 10% Paper Award
2013 STARC Symposium Best Presentation Award
2012 電子デバイス産業新聞主催 半導体オブザイヤ 半導体デバイス部門優秀賞
2010 ACM ISLPED Low Power Design Contest Award
2010 IEEE VLSI Circuits Symposium Best Student Paper Award
著書
学会活動・社会活動
【学会活動】
IEEE Access 編集委員・査読委員
IEEE Transactions on Multimedia (TMM) ,IEEE Trans Circuits Syst Video Technol(TCSVT), IEEE Transactions on VLSI Systems (TVLSI)論文査読委員
国際会議CVPR、ICCV、BMVC、ISCAS論文査読委員
学生の皆さんへのメッセージ
深層学習を利用する知能メディア処理技術の研究開発は、まだまだ発展途上であり、未解決の課題が山積みになっています。これまでにない新しい解決法を創り出す喜びは何にも代えがたいものです。皆さんにもぜひその魅力をじっくり満喫して欲しいと思います。
