研究内容

知覚と知能の融合で、新しい世界の見方を創る

Open-world認識

Open-world Recognition

訓練時に見たことのないカテゴリの物体や概念を認識する技術です。Open-set認識、Zero-shot認識、Open-vocabulary認識など、実世界で遭遇する多様な状況に対応できるAIの実現を目指します。

Open-set Recognition Zero-shot Recognition Open-vocabulary Recognition
Graphical Abstract
Coming soon

Self-Supervised Learning for Open-Set Scene Graph Generation by Unknown-Object and Relationship Pseudo-Labels

M. Sonogashira et al.

IEEE Access, 2026
Graphical Abstract
Coming soon

Towards Open-Set Scene Graph Generation with Unknown Objects

M. Sonogashira et al.

IEEE Access, 2024
Graphical Abstract
Coming soon

Hierarchical Global-Local Fusion for One-stage Open-vocabulary Temporal Action Detection

T. T. Nguyen et al.

ACM TOMM, 2025

多様なモダリティを用いた認識

Multi-modal Recognition

低解像度遠赤外線センサや人体骨格系列など、様々なセンサからの情報を活用した認識技術を研究しています。複数のセンサを統合することで、より正確で堅牢な認識を実現します。

Low-res IR Sensor Skeleton-based Recognition Multi-sensor Fusion
Graphical Abstract
Coming soon

MultiSensor-Home: Multi-modal Multi-view Dataset and Benchmarks for Action Recognition in Home Environments

T. T. Nguyen et al.

Pattern Recognition, 2026
Graphical Abstract
Coming soon

Hierarchical Graph Attention Networks with Spatio-Temporal Class Tokens for Distributed Audio-Visual Event Classification

V. John et al.

Multimedia Tools and Applications, 2026
Graphical Abstract
Coming soon

LFIR2Pose: Pose Estimation from an Extremely Low-Resolution FIR Image Sequence

S. Iwata et al.

ICPR, 2022
Graphical Abstract
Coming soon

Subjective Baggage-Weight Estimation based on Human Walking Behavior

M. Mizuno et al.

IEEE Access, 2024

ロボティクスへの応用

Application to Robotics

コンピュータビジョン技術をロボットに応用し、Object-goal navigationなどの課題に取り組んでいます。ロボットが自律的に環境を認識し、目標を達成する技術を開発しています。

Object-goal Navigation 6DoF Object Recognition
Graphical Abstract
Coming soon

Category-level Object Pose Estimation in Heavily Cluttered Scenes by Generalized Median Shapes

H. Tatemichi et al.

ICPR, 2024
Graphical Abstract
Coming soon

Best Next-Viewpoint Recommendation by Selecting Minimum Pose Ambiguity for Category-Level Object Pose Estimation

N. M. Z. Hashim et al.

精密工学会誌, 2021
Graphical Abstract
Coming soon

Median-Shape Representation Learning for Category-Level Object Pose Estimation in Cluttered Environments

H. Tatemichi et al.

IEEE Access, 2023

AI for Science

AI技術を科学研究に応用するプロジェクトです。エジプト考古学では遺物の解析や遺跡の調査にAIを活用し、電波天文学ではデータ解析の高度化にAI技術を適用しています。

Archaeology AI Radio Astronomy AI
Graphical Abstract
Coming soon

3D Survey of the Menkaure Pyramid

Y. Kawae et al.

ARCE Annual Meeting, 2024

Graphical Abstract
Coming soon

Predicting Reliable H2 Column Density Maps from Molecular Line Data Using Machine Learning

Y. Shimajiri et al.

MNRAS, 2023
Graphical Abstract
Coming soon

Development of a High-Speed Identification Model for Infrared-Ring Structures Using CNN

S. Nishimoto et al.

SPIE Astronomical Telescopes, 2022

競争的資金

現在受給中

研究代表者

能動的Open-world認識による知識拡張・環境認識基盤の構築
日本学術振興会 科研費 基盤研究(A)（2024〜2028年度）

研究分担者

AI共同知能による古代エジプト王墓研究の革新
日本学術振興会 科研費 基盤研究(A)（2026〜2028年度）／代表：河江 肖剰

星間分子雲の階層構造解析を支えるAI・データ駆動型解析基盤の構築
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (JHPCN) 公募型共同研究課題（2026年度）／代表：島尻 芳人

心理学とAI・ロボティックスの融合による認知・行動への現実世界・人間中心アプローチ
日本学術振興会 科研費 挑戦的研究（開拓）（2024〜2027年度）／代表：熊田 孝恒

思いやりAI創生に向けた人の基盤モデル構築のための国際プラットフォーム
JST ASPIRE（2023〜2028年度）／代表：西野 恒

人物行動を手掛かりとした車載映像クラウド探索による知識獲得型認識基盤の構築
日本学術振興会 科研費 基盤研究(B)（2023〜2026年度）／代表：出口 大輔

過去の実績

2025年度以前の実績については、川西教授の個人ページ をご覧ください。