音声からの雑音除去技術や画像からの特徴抽出技術など現在ある多くのシステムは、効果的な出力を得るためにパラメータ調整を必要とします。

このようなパラメータ最適化には、多くの場合、信号や雑音などの間に成立する客観的な仮定を用いますが、その一方でその結果を実際に利用する人間の主観的な観点を取り込むことも不可欠です。

松本研究室ではこのような観点から、客観的指標と主観的認識の双方を取り入れたあらたなシステムを実現するため、

■顔認識システムを用いた主観的パラメータ設定

■音声認識システムによるフィルタ最適化

■無相関基準による非線形フィルタのパラメータ最適化

などのような複数の研究を推進しており、情報処理技術に客観的視点だけでなく、主観的視点をも取り込めるような主観的コンピューティングに関する研究を進めています。

雑音や照明変動に頑健な人物認識システムの実現

人物認識システムはカメラやテレビなど様々な場面で実用化されつつありますが，雑音や照明変動が起こるような状況ではその頑健性に問題があります。本研究では、雑音や照明変動に頑健な人物認識システムについて研究しています。

顔認識システムを用いた主観的パラメータ設定

本研究では、客観的な評価が困難なエッジ画像や油絵画像の判定などにも応用可能な主観的なパラメータ設定への応用を目指し、認識機構を用いた主観的なパラメータ設定について研究しています。

音声認識システムを用いたパラメータ設定

本研究では、音声認識システムを用いたパラメータ設定について検討しています．また、本手法をヒューマノイドロボットの自己キャリブレーション技術に応用していきます。

無相関基準を用いたパラメータ設定

本研究では、信号と雑音に無相関性を仮定し、フィルタの入出力がひとつしかない状況でのパラメータ最適化を目指しています．