Adaptive Learning & Intelligence

データから学び,環境に適応する知能へ

本研究室では,画像,テキスト,センサ情報など,さまざまなデータから有用な特徴や規則性を学習し,環境や課題に応じて適切に判断・行動できる知能システムの実現を目指しています.これまでに,ロボットやドローンを対象とした強化学習,テキストマイニングによる概念の抽出,服装画像からの年齢推定,映像からの身体動作の可視化など,機械学習を用いた幅広い研究に取り組んできました.現在は,学習によって得られた知識や経験を活かしながら,新しい環境や課題に柔軟に適応できる知能の仕組みについて研究を進めています.


WHAT WE STUDY

Reinforcement Learning for Adaptive Control
強化学習による適応的な行動・制御の獲得

実環境において,あらかじめすべての状況に対応する制御則を設計することは容易ではありません.本研究室では,試行錯誤を通して行動を学習する強化学習を用いて,環境の変化や未知の状況に適応できる制御・行動生成の研究に取り組んできました.

その一例として,UAV(ドローン)を対象に,機体に搭載したカメラから得られる情報を用いて姿勢制御を学習する研究を行っています.過去の研究では,実UAVによるホバリング獲得や,外乱を想定した姿勢制御学習などに取り組んでいます.

現在はさらに,獲得済みの知識やスキルを再利用し,新しい課題へ効率的に適応する学習機構についても研究を進めています.


片付け・整頓に関するアンケート回答から抽出した語の共起ネットワーク
Co-occurrence network of words extracted from questionnaire responses on tidiness and organizing.
Text Mining for Tidiness Concepts
片付け・整頓概念のテキストマイニング

片付けや整頓に対する人の捉え方は,単純な物体量や配置だけでなく,言葉としてどのように表現されるかにも表れます.本研究室では,片付けや整頓に関するアンケート(文章データ)を対象として,テキストマイニングを用いた分析を行い,人が「片付いている」「散らかっている」と感じる際に用いる概念や表現の特徴を調べてきました.こうした言語情報の分析を通して,整頓感に関わる認知的な要因を明らかにし,人の認知モデルの構築につなげることを目指しています.


Age Estimation from Clothing and Face Images
服装と顔画像にもとづく年齢・人物属性推定

物の年齢や性別などの属性推定には,顔画像が広く利用されていますが,顔の向きや解像度,マスクなどの影響によって推定が難しくなる場合があります.そこで本研究では,人物の服装にも属性を推定するための情報が含まれていることに着目し,全身画像から得られる服装情報と顔画像を組み合わせた人物属性推定手法を研究しました.

服装からの推定には,ファッション誌やコーディネートサイトから収集した画像を用いて機械学習モデルを構築し,顔画像からの推定結果と統合することで,顔だけでは判断が難しい状況にも対応できる手法を提案しました.

顔画像と服装画像を統合した人物属性推定手法
Overview of the proposed human attribute estimation method integrating face and clothing images.

ボルダリング動作における姿勢・骨格情報の可視化
Visualization of posture and skeletal information during bouldering movements.
Pose Estimation for Motion Training Support
姿勢推定を用いた身体動作の練習支援

映像から姿勢や身体動作を推定・可視化し,スポーツやダンスなどの練習支援へ活用する研究です.その一例として,OpenPose(姿勢推定ライブラリ)を用いてボルダリング中の骨格情報や身体重心の推移を取得し,落下場面を自動抽出することで,練習後の振り返りを支援するシステムを開発しました.

RELATED PUBLICATIONS

  1. 郷古 学, “テキストマイニングを用いた机上の片付けの知覚要因の解明,” 日本家政学会誌, Vol. 76, No. 5,  pp. 209-217, 2025.
  2. Chyon Hae Kim, Kanta Watanabe, Shun Nishide and Manabu Gouko, “Between Exploration and Exploitation in Motor Babbling,” International Journal of Control, Automation, and Systems. vol. 16, issue 4, pp. 1840-1853, 2018, DOI : https://doi.org/10.1007/s12555-017-0406-6.
  3. 兼子大起,郷古 学, “服装と顔画像にもとづく年齢推定手法の提案,” 情報処理学会第86回全国大会,5S-09, (2024-3). 情報処理学会第86回全国大会学生奨励賞受賞
  4. Takuya Sugimoto, Manabu Gouko, “Acquisition of hovering by actual UAV using reinforcement learning,” Proceedings of 2016 3rd International Conference on Information Science and Control Engineering (ICISCE 2016), pp. 148-152, Bejing, China, (2016-7).

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