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あきひさかんけ
4 years ago
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1 甲藤研究室 ~ 次世代ネットワークとマルチメディア信号処理 ~ 研究室紹介資料 Network 分野 Multimedia 分野 /3/27,28,30

2 アウトライン * 先生紹介 * 研究室の特徴 * 通常ゼミについて * 年間スケジュール * 卒論発表までの流れ * 研究分野 ( 概要 ) * 研究紹介 /3/27,28,30

3 先生紹介 * 名前 : 甲藤二郎 ( かっとうじろう ) * 年齢 :53 歳 * 趣味 : ゴルフ, ボーリング, ビリヤード, 旅行など * 専門 : マルチメディア系, ネットワーク系 * 先生ってどんな人? * 学生のことを常に真剣に考えてくれる信頼できる先生 * 娘思い! ポケモンGO /3/27,28,30

4 研究室の特徴 * マルチメディアとネットワークの研究室です!! * 先輩との意見交換がやりやすい! 親密! * 研究は学生の自主性を重視 * 自ら考え先輩方と進んで意見交換することでより高度な研究に * 学会投稿を重視 * 積極的な研究成果発表を奨励 * なんとついでに旅行も楽しめる! * NHKインターンや様々な企業との共同研究 /3/27,28,30

5 研究室の人数構成 * 2017 年度の人数構成 * 助教 : 1 人 * 助手 : 1 人 * D:3 人 * M2: 6 人 * M1: 6 人 * M0 : 5 人 * B4: 3 人 /3/27,28,30

6 通常ゼミについて * 週 1 回, 例年は水曜 4,5 限 * 内容 * 論文調査および進捗発表 * 先生から指摘を受け, 今後の研究をすすめていく * 発表回数 * 3 週に 1 回発表 /3/27,28,30

7 年間スケジュール * 4 月新入生歓迎会, 全体ゼミ (4 5 限 ) * 4 月 B4&M0の研究テーマ発表 * 5 月ゼミ開始 * 8 月夏合宿 ( 第 1 回中間発表 ) * 10 月 9 研究室合同ワークショップ * 12 月第 2 回中間発表, 忘年会 * 1 月第 3 回中間発表 * 2 月卒論修論発表 * 3 月学会発表追いコン /3/27,28,30

8 卒論発表までの流れ ~ 甲藤研究室 M0&B4 のスケジュール ~ * 4 月中分野決め * 4 月研究テーマ発表 * 5 月以降論文調査ツールの使用方法を学習 * 8 月第 1 回中間発表 ( 夏合宿中 ) * 10 月 ( 未定 ) 9 研究室合同ワークショップ * 12 月第 2 回中間発表 * 1 月最終発表 * 2 月卒論発表 * 2 月 or3 月学会発表おおよその研究の方向性を決定学会の練習卒論研究の成果を披露ついでに旅行も! 従来研究を知り, 実験をしながら自分の提案手法を考えていく卒論に向けての自分の提案手法の決定 /3/27,28,30

9 研究分野 network multimedia IoT 映像配信画像認識エッジコンピューティングネットワーク品質音響通信 9 動画像符号化画像鮮明化分野の内容は一例です 2017/3/27,28,30

10 Network 分野について ü 次世代ネットワーク技術の研究を幅広く行っています! - 主な研究分野 - ü マルチメディア通信 ü モバイル & センサーネットワーク ü Information/Content Centric Network (ICN & CCN) ü Delay/Disruption Tolerant Network(DTN) - 最近の Key Word- ストリーミング配信, 帯域推定予測技術,4K/8K 映像配信, 360 度映像配信,LTE,WiFi, クラウドコンピューティング, 音響通信,MPEG-DASH,ICN 消費電力評価, ネットワーク品質可視化,NDN,Drone( ドローン ), ソフトウェア無線, 無線アクセス制御 etc 10

11 IoT とは? * Internet of Things : 身の回りのあらゆるモノをインターネットに接続, 通信 * クラウドコンピューティングやモバイルネットワークを活用しタスクを行う * セキュリティ, ネットワーク構成, 電力など多くの課題が存在アプリケーション異常検知などの様々なタスクの実行クラウドコンピューティングデータ保存, 分析, 可視化センサーネットワークデータ収集, 送信 11

12 Multimedia 分野について * 画像処理の研究を中心に扱っています! * 主な研究分野 * 動画像圧縮符号化 * 画像認識 * 画像鮮明化 * 4K, 8K, HDR * 画像信号処理からコンピュータビジョンまで動画像に関する研究を幅広く扱っています * 動画像に関係するものであれば何でも研究できます! 12

13 4K, 8K, HDR * 4K, 8K * 地上波デジタル放送の 4 倍 16 倍の解像度を持つ次世代の超高精細映像 * 4K 放送配信は一部で既に開始 * 2020 年に 8K 本放送開始予定 13

14 4K, 8K, HDR * HDR(High Dynamic Range) * 超高精細化に加え表現可能な色ダイナミックレンジも拡大 * より実世界に近い映像表現が可能に 14

15 ソーシャルビッグデータ利活用基盤技術の研究開発 Ø 車両搭載センサからのデータ収集 Ø 土砂災害予測 Ø 地上設置センサからのデータ収集エッジキャッシングエッジコンピューティング高機能ネットワーク公衆網 / 自衛網センサーデータ監視映像データクラウドモニタリングエッジサーバ高品質な映像 : Sensor nodes : Data aggregation nodes 15

16 移動状態に応じた映像配信制御 Analysis of user activity Prediction of communication quality Contents delivery スループットを予測ユーザの状態分析 Proactive delivery QoS 向上 Low quality area Proactive delivery 映像配信制御様々な状況でモバイルアプリケーションを利用動画視聴を想定 High quality area Ø TCP スループットの予測精度向上ユーザの状態分析によりモバイルアプリケーションのQoS 向上が達成できる 16 13

17 VR 映像の効率的な配信方法ヘッドマウントディスプレイ (Vive) 分割配信ユーザは映像の一部しか見ていないさまざまな効率的な符号化処理 & 配信処理タイルベース符号化ビットレート削減 & 品質の向上 VR AR 市場規模の増加 17 キーワード : VR 動画映像配信 ROI 符号化

18 5Gによる4K映像監視を想定したシミュレーションによる品質評価 Ø 第5世代移動通信(5G)の 2020年実用化想定するユースケース 5Gにおける要求条件収容容量 2010年と比較して 1000倍以上通信速度 10Gbps以上超低遅延 1ms以下省電力 90 の電力削減 5G基地局 5Gの構成技術であるの利用をシミュレーションにより検証不審物要注意行動 6GHz以上の準ミリ波ミリ波帯といった 4G LTEより高い周波数帯既存のシステムとの干渉を防ぐより広い帯域幅による高速化大容量化アンテナの小型化 18 4Kカメラ + 5G通信端末公共施設

19 画像認識監視映像からの不審行動検出監視映像に写る人物を追跡し心拍を計測して特徴量を得ることにより情動を検出して不審行動の検出を目指す顔表面の輝度変化を監視映像利用した心拍計測人物追跡特徴量取得心拍数ピーク間隔変化量不審行動検出

20 画像認識脈波測定による感情推定監視システムのほとんどは有事後に不審者へ注目する事件が起きる前に不審者を自動特定する脈波からストレス量を検知し感情推定をする最終的に事前の不審者検出へ脈波変換ストレス量の測定 20

21 画像圧縮符号化 Neural Network を用いた画像圧縮符号化 GAN(Generative Adversarial Network) を用いて画像を圧縮レート歪みグラフで比較すると JPEG よりも良く JPEG-2000 と同程度の圧縮効果圧縮に使用する GAN 21

22 画像品質評価 Neural Network を用いた画像品質評価 CNN によりパッチレベルで品質評価スコアを計算パッチレベルの品質評価スコアと Pre-Saliency Map を組み合わせて最終的な品質評価スコアを導出 22

23 ぜひ NW & MM の分野へ! ü 昨年の NW & MM 分野研究テーマ例 ü 省電力動画像配信に向けた ICN,NDN ネットワークモデルの提案評価 ü クラウド, エッジコンピューティングを活用したマルチメディア処理 ü MPEG-DASH を用いた 4K 解像度の VR 映像配信 ü 移動端末に向けた無線ネットワーク品質可視化 ü 4K 映像を利用した不審人物解析および感情推定 ü 深層学習を活用した効率的な符号化および HDR 化 ü 外部機関との連携が盛ん ü 情報通信研究機構 : 鉄道関連の情報センシング, ネットワーク基盤など ü 総務省 :4K 監視映像解析および 5G 通信 ü 総務省 : エッジコンピューティングの活用 ü NHK : 8K,4K 映像配信および符号化技術 ü 京浜急行電鉄 : 鉄道での映像先回り配信 23

24 ぜひ NW & MM の分野へ! ü 多種多様な就職先 ü NHK, NTT 研究所, NTT ドコモ, KDDI, NEC, 日本マイクロソフト, 三菱電機, キャノン, ニコン, パナソニック, TOYOTA, TBS ü 次世代マルチメディア通信処理技術の大きな期待 ü 2020 年に向け IoT 社会を実現する関連技術の開発が活発化 ü ネタが多く様々なアプローチ方法があるため研究に取り組みやすい ü 甲藤研で充実した研究生活を! ü 企業との共同研究が盛んなため広くかつ専門的な知識を得やすい ü 国内外の多くの学会に参加でき成果発表の場が多い ü 応用情報技術者第一級陸上無線技術士などの資格にも強い 24

Visual班

Visual班 Multimedia(Visual) 班早稲田大学基幹理工学部情報通信学科甲藤研究室 1 Multimedia 班とは画像処理の研究を中心に扱っています主な研究分野動画像圧縮符号化圧縮動画像の画質推定画像認識 4K, 8K, HDR 車載画像処理画像信号処理からコンピュータビジョンまで動画像に関する研究を幅広く扱っています動画像に関係するものであれば何でも研究できる! 2 動画像圧縮符号化