大規模ビジュアルコンピューティングシステム
コンピュータビジョン技術をバックグラウンドに、大規模・高速・省メモリなマルチメディア情報処理の研究を進めています。
研究分野1
大規模・高速・省メモリなデータ探索
大量のデータを高速かつ省メモリに扱うことは、大規模な画像処理を考える上で重要です。そのような大規模処理を行うために、最近傍探索やクラスタリング処理といった基盤技術のデータ構造・アルゴリズムを提案しています。SIMD高速化といったローレベル処理から、システムをpythonライブラリとしてデプロイするレベルまで、幅広い対象を扱っています。
研究分野2
機械学習＋データ構造
ハッシュテーブルといった基本的なデータ構造の性能を、機械学習の技術を用いて向上させる研究を進めています。データ分布を考慮することで、従来よりも性能トレードオフに優れた構造を提案します。
研究分野3
マルチモーダル処理
画像と言語といった、多モーダルにまたがる情報処理の研究を進めています。プロンプトエンジニアリングの技術を用いて、マルチモーダル空間におけるあらたな応用処理を追求します。