研究成果を知る
実世界のセンシングデータ（動画像，LiDAR，IMUなど）から，
時間的・空間的な構造を抽出し，行動認識，軌跡予測，異常検知などを実現する研究です．
本研究室では，自己教師あり学習や時系列モデリングに取り組んでいます．
なぜ難しいか
実世界データはノイズ，欠損，オクルージョンなどの問題を含みます．
また，時空間構造の表現は次元が高く，効率的な学習・推論が課題となります．
リアルタイム性が求められる応用も多く，計算効率も重要です．
研究方針
Transformerやグラフニューラルネットワークによる時空間表現学習，
自己教師あり事前学習による汎化性能の向上，効率的な推論手法の開発に取り組んでいます．
評価の考え方
標準的なベンチマークでの定量評価に加え，
実環境での実証実験を通じて実用性を検証しています．
現在の問い
- 1長時間動画からの行動要約と異常兆候の抽出
- 2マルチモーダルセンシングの統合による頑健化
- 3オンライン更新を含む適応的な時空間認識
関連する研究業績（13件）
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令和8年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会講演論文集, 2026 (8月)
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Recommending Learning Actions Using Neural Network
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