担当教員：戴 瑩
(Ying Dai)
Iwate Prefectural University, Japan
E-mail: dai@iwate-pu.ac.jp
Mission
人間は五感を通じて周囲の環境を認識し、そこから感性が生まれます。戴研究室では、実世界に配置した各種センサーから取得した多様なデータを用いて、機械に人間のような知覚と感性を与える方法について、理論と実践の両面から探究しています。最終的には、社会に有意義に貢献できる知的かつ情動的なシステムの実現を目指しています。
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.
Lectures
Information
・MATLABのportal 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）
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（2024.4〜2026.3）
・ 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（2022.4〜2026.3）。
New Publications
・ 2025.9,
Daiは下記の論文がIEEE
Accessに掲載された。
“Exploring
latent feature representations of image pixels via convolutional neural network
to enhance food segmentation”
https://ieeexplore.ieee.org/document/11175131
・ 2025.5,
Zhu and Dai は下記の論文がPattern Recognition. ICPR 2024 International
Workshops and Challengesに掲載された。
“Improving
Food Segmentation Through Selecting Suitable Feature Representations of Image
Pixels”
https://doi.org/10.1007/978-3-031-88217-3_3
・ 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。