満倉研究室 - 画像／音声／生体信号から必要な情報を抽出する信号処理技術

慶應義塾大学理工学部 システムデザイン工学科 満倉研究室では,信号処理,機械学習,パターン認識,人工知能,統計処理などの技術を用いて,生体信号や音声,画像から必要な情報を抽出する研究を行なっています。

Q. "研究の柱は画像処理、音声処理、生体信号処理、この3つがありまして、画像処理だと、モーションを埋め込んだり、取り出したり、そういう研究をやっているんですが、音声だと、音楽の楽譜を自動で作成したりとか、そういうシステムを作ったり、最後生体信号だと、脳波の意味をとらえたりとか、何を考えているのかを文字にしたりとか、そういう研究を行っています。"

画像処理の研究では、AR技術の基盤となる実空間と仮想空間の位置合わせに取り組み、実際の人の動きとアニメーションを連動させるための高速・高精度な顔の向きの推定手法の開発や眉や口角の変化情報を用いての表情認識の研究、またヘッドマウントディスプレイを用いた仮想情報を現実世界へ重畳させる研究などを進めています。

音声処理の研究では音声がどちらの方向から聞こえてくるかを複数のマイク信号から自動判別する技術の研究を進め、TV会議などにおいて話している人にマイクが自動的に向かうシステムや話している人に追従するロボットなどのシステムの開発を行っています。また他にも、口笛を用いた入力装置の開発なども進めています。

生体信号処理の研究では、脳波や眼電を読み取りコンピュータやデバイスを操作するシステムの開発を行っています。
脳波の信号処理では好き・嫌いといった嗜好の判別や嗜好を文字化するシステム、また脳波からの音質評価など多岐に渡る研究開発を進めています。
人の眼球周辺から導出される眼電位を利用した信号処理技術は、ウインクで任意の方向へ進む車椅子の研究開発に活かされています。

今後、医療やエンターテイメント、ウェアラブルといった様々な応用が期待される信号処理技術。
満倉研究室ではこれまでの研究で培った膨大なアルゴリズムを利用して、来るべき未来社会に貢献すべく更なる研究開発を進めていきます。

Q. "今の段階だと例えばGoogleグラスがこれからずっとはやっていくんじゃないかという風に言われているんですが、それは眼鏡をかけないといけない。そうすると、かけている事自体が人間にとって、不自然であるということで。脳波も同じで、不自然なものって、やはり長続きしないので、不自然でなく自然でその脳波をとれるようなシステムというのを、まず作るということと、それから、それに伴って、感情通信のようなものが、お互いに思った時に、思った人が思った事を電話できると。電話じゃなくても通じるというような事ができるんじゃないかと思っています。"