非会員で聴講をご希望の皆様へ

IEICE Pioneer Webinarの御聴講ですが、本講演より会員およびアソシエートメンバーの特典として提供されることとなりました。非会員の方で聴講をご希望される場合は、まずアソシエートメンバーにご登録下さい（無料）。非会員のままでの聴講はご遠慮いただいておりますので、予めご了承ください。ご協力のほど、お願い申し上げます。

講演内容

　画像認識技術は，入出力装置，記憶容量や計算速度の向上などハードウェアの急速な進化に大きく助けられ，この４０年間で加速度的に発展してきた。今では，ＧＰＵやスーパーコンピュータなどの強力な計算パワーに加え，画像・言語・人物動作などの膨大なメディアデータを活用することにより，新手法が現在進行形で次から次へと提案されている。画像認識は，今まさに世の中を変革しつつある人工知能を構成する重要な一分野となっている。今後もハードウェア環境の進化は止まることなく，将来には今では思いもつかない素晴らしい画像認識手法が開発されていくであろう。 そのような状況の中，過去の研究事例や研究手法が将来も直接役立つかどうかは良くわからないが，過去の研究体験により得られた研究ノウハウや研究に立ち向かう考え方はきっと将来も役立つものと考えている。自分の過去を振り返ると，研究活動はいつも順調だったというわけでない。長い目で見れば，逆境時の体験が，その後の成長や活力の糧になることが多かった。 今回の講演では，今後活躍する若手技術者や学生の方々に向けて，私が画像認識の研究体験から得た研究ノウハウと，なぜその研究ノウハウが重要と感じているかを，具体例を示しながら紹介する。

斎藤英雄　情報・システムソサイエティ会長からの紹介文

　画像認識技術に携わる多くの皆さんは、アノテーション付きデータセットの収集方法や、学習や推論を高速化するためのGPUリソースの確保に必要以上に気を配りながら研究開発を進めておられるかもしれません。もちろん、これらは重要な課題です。しかし、こんな時代になっても、画像認識におけるブレークスルーは、基礎理論や独創的なアイデアから生まれるものだと思います。

　11月のIEICE ICT Pioneers Webinarシリーズでは、画像認識分野において数々の独創的なアイデアを通じて大きなブレークスルーをもたらしてきた村瀬洋先生をお迎えします。

　村瀬先生のご研究の中で特に広く知られているのは、30年以上前に提案された「パラメトリック固有空間法」です。当時、画像認識の初心者であった私でも非常に分かりやすく感じる斬新なアイデアに基づき、異なる視点から撮影された3次元物体の画像をより正確に認識する技術を構築されました。この研究をはじめとして、村瀬先生は、極めてオリジナリティの高い基本的なアイデアに基づく研究を数多く進めてこられました。また、電子情報通信学会のISS分野の発展にも多大な貢献をされています。

　今回のご講演では、これらのご経験に基づく新たな気づきを我々に与えていただけることでしょう。私たちが研究において直面する課題を乗り越える勇気を与えてくださる講演になると確信しております。

講師略歴

村瀬　洋

略歴：
1978年 名古屋大・工・電気卒。1980年 同大大学院修士課程了。同年日本電信電話公社（現NTT）入社。工学博士(1987年)。1992年から１年間米国コロンビア大客員研究員。2003年から名古屋大大学院情報科学研究科教授，その後同大名誉教授・特任教授。現在に至る。画像認識，映像認識の研究に従事。1994年IEEE CVPR優秀論文賞，2002年 本会業績賞，2012年 紫綬褒章，2018年 本会功績賞，他受賞。IEEE Life Fellow, IAPR Fellow, 情報処理学会フェロー，本会フェロー。