准教授
✉️ naoshi.kaneko <at> mail.dendai.ac.jp
<aside> 💡
2026年10月15日：WACV 2027 に論文が採択されました！ Hearing Footsteps to Recover World-Grounded Human Mesh Sequences Yuta Takahashi, Ryuki Okamoto, and Naoshi Kaneko
画像や映像などの視覚情報を使わずに、足音の音響情報のみを用いて人物の姿勢・体型や移動軌跡を推定する手法とデータセットを提案しました。 WACV (IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision) はコンピュータビジョン分野の難関国際会議です。
</aside>
<aside> 💡
2025年7月26日：BMVC 2025 に論文が採択されました！ Language-Guided Decision Override for Adaptive and Retraining-Free Video Anomaly Detection Ryo Moriyama, Shin Suzuki, Naoshi Kaneko, and Kazuhiko Sumi
映像からの異常検知において、言語情報を用いて正常・異常の範囲を再学習せずにコントロール可能な手法を提案しました。 BMVC (British Machine Vision Conference) はコンピュータビジョン分野の難関会議で、今回の採択率は31.9% (276/865 submissions) でした。
</aside>
<aside> 💡
2025年6月26日：ICCV 2025 に論文が採択されました！ DACoN: DINO for Anime Paint Bucket Colorization with Any Number of Reference Images Kazuma Nagata and Naoshi Kaneko
アニメ線画の自動彩色において、任意数の参照画が利用でき、キーフレーム彩色と連続フレーム彩色を同一のモデルで行うことが可能な手法を提案しました。 ICCV (IEEE/CVF International Conference on Computer Vision) はコンピュータビジョン分野のトップカンファレンスで、今回の採択率は24% (2,699/11,239 submissions) でした。
</aside>
人間は画像、映像、音声、文字など様々な情報から柔軟に世界を理解していますが、コンピュータに同じことをさせるのは簡単ではありません。本研究室では、コンピュータをより知的に進化させることを目指して、コンピュータビジョンやパターン認識、機械学習等に関する研究を行っています。