担当教員:戴 瑩 (Ying Dai)

Iwate Prefectural University, Japan

E-mail: dai@iwate-pu.ac.jp

 

Mission

人は五感を持っている。五感から周りの環境を認識し、感性が生まれる。戴研究室では実世界に置かれたセンサから獲得した多種類のデータを用い機械に人間の認識能力と感性を持たせることを論理的にかつ実践的に探索する。その上で、社会に役に立つ知能システムや感性システムを構築することを目指す。

Humans possess five senses, which enable them to perceive their surroundings and give rise to sensibility. At Dai's Laboratory, we explore both theoretically and practically how to endow machines with human-like perception and sensibility using diverse data collected from sensors placed in the real world. Our ultimate goal is to develop intelligent and affective systems that can contribute meaningfully to society.

 

Members

 

Lectures

感性情報学

専門英語III

解析学

 

Research

 

Papers

 

Information

MATLABportal site:

  https://jp.mathworks.com/academia/tah-portal/iwate-prefectural-university-40804202.html

 

arXiv: https://arxiv.org/

  (査読前の論文は公開される論文投稿サイトである。最新の研究動向を調べることが出る)

 

就職実績(2018年度から)

 

Highlight

 

Notice

  2024.4 研究テーマ“深層学習を用いたカスタムメイド型骨用プレートシステムの研究開発”がJKA競輪とオートレースの補助事業」に採択された(2024.42026.3

  2024.2 Fuは岩手県立大学学長奨励賞を受賞した。

  2022.2  研究テーマ“A novel study on visible ingredient identification in food images for food computing”がJSPS科研費基盤研究(C)に採択された(2022.42026.3)。

 

New Publications

  2024.11 Fu and Daiは下記の論文がInternational Journal of Intelligent Information Technologies (IJIIT)に掲載された。

Recognizing Multiple Ingredients in Food Images Using a Single-Ingredient Classification Model

  2023.10  Fu, Dai, and Zhuは下記の論文がProc. of IEEE SMC 2023に掲載された。

CNN-based visible ingredients recognition in a food image using decision making schemes

  2023.9 Zhu and Daiは下記の論文がJournal of Imagingに掲載された。

“A New CNN-Based Single-Ingredient Classification Model and its Application in Food Image Segmentation”

https://doi.org/10.3390/jimaging9100205

  2023.2 戴は下記の論文がJournal of Imagingに掲載された。

“Building CNN-Based Models for Image Aesthetic Score Prediction Using an Ensemble”

https://doi.org/10.3390/jimaging9020030

  2022.3 戴は下記の論文がJournal of Imagingに掲載された。

“Exploring Metrics to Establish an Optimal Model for Image Aesthetic Assessment and Analysis”

https://doi.org/10.3390/jimaging8040085

  2020.9 戴は下記の論文がMultimedia Tools and Applicationsに掲載された。

Sample-specific repetitive learning for photo aesthetic auto-assessment and highlight elements analysis