本研究室の見学・面談を希望する方へ
長谷川研究室では、研究室見学や面談などを積極的に受け入れています。
いつでも対応できますので，興味があれば以下のフォームからご連絡お願いしたします。
本研究室との共同研究を希望する方へ
長谷川研究室では、外部の研究機関との共同研究を積極的に実施しています。弊研究室の研究内容や理念に興味を持っていただけましたら、以下のフォームからご連絡お願いいたします。
企業・自治体の方へ
長谷川研究室では、民間企業や自治体との共同研究や受託研究を積極的に実施しています。興味がありましたら、以下のフォームからご連絡お願いいたします。
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企業・自治体の方へ
共同研究について
共同研究は、他大学や民間企業等の研究者と本学の研究者が、契約に基づき、共通の課題について研究に取り組み、優れた研究成果を生み出すことを目的とした制度です。
研究の方向性に関する議論から、関連研究の調査、技術開発、検証実験を経て、学術誌や国際会議にて研究成果を発表することを目指します。
受託研究は、本学が企業等から委託を受け、委託者の負担する経費で本学研究者等が研究し、その成果を委託者へ報告する制度です。
共同研究との違いは、弊研究室が全ての研究活動を担う点です。そのため、既存の技術の社会実装の側面が強いものになります。
受託研究について
共同研究について
共同研究について
共同研究について
共同研究は、他大学や民間企業等の研究者と本学の研究者が、契約に基づき、共通の課題について研究に取り組み、優れた研究成果を生み出すことを目的とした制度です。
研究の方向性に関する議論から、関連研究の調査、技術開発、検証実験を経て、学術誌や国際会議にて研究成果を発表することを目指します。
受託研究は、本学が企業等から委託を受け、委託者の負担する経費で本学研究者等が研究し、その成果を委託者へ報告する制度です。
共同研究との違いは、弊研究室が全ての研究活動を担う点です。そのため、既存の技術の社会実装の側面が強いものになります。
受託研究について
共同研究について
共同研究について
共同研究について
共同研究は、他大学や民間企業等の研究者と本学の研究者が、契約に基づき、共通の課題について研究に取り組み、優れた研究成果を生み出すことを目的とした制度です。
研究の方向性に関する議論から、関連研究の調査、技術開発、検証実験を経て、学術誌や国際会議にて研究成果を発表することを目指します。
受託研究は、本学が企業等から委託を受け、委託者の負担する経費で本学研究者等が研究し、その成果を委託者へ報告する制度です。
共同研究との違いは、弊研究室が全ての研究活動を担う点です。そのため、既存の技術の社会実装の側面が強いものになります。
受託研究について
共同研究について
共同研究について
人の歯や顎の形状、歯並び、欠損、治療跡などには個人差があり、事故や災害時の遺体の身元確認にも広く利用されています。これまでは専門家が歯科X線画像を目視で比較し身元を特定していましたが、主観的な判断が入りやすく、客観的で効率的な方法が求められています。
そこで本研究では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、歯科X線画像から個人を識別するシステムを開発しました。CNNは、画像から個人を識別するための特徴を自動的に抽出し、人間では見つけにくい新たな特徴の発見も期待できます。しかし、高性能なモデルを学習するには大量のデータが必要であり、歯科画像を多く取得することは難しいため、本研究では少量のデータでも高精度な学習が可能なFew-Shot Learningを取り入れています。
様との研究
2020 ~ 2021
増田 花乃
担当学生:
2020 ~ 2021
漁業ではリアルタイムで魚群位置を探索することが求められています。そこで、ドローンで撮影された空撮画像から魚群や海鳥などの物体を検出モデルの開発を行いました。
また、資源調査では漁獲物の正確な把握，情報の電子化が求められています。そこで、漁獲物の選別時に撮影した画像から、魚種と魚体長を自動判別する画像認識モデルを開発しました。本委託事業では、モデル開発から評価までを執り行い、実用に向けて十分な性能が出ることを示しました。
様との研究
担当学生:
向瀬 友哉
2023~
工業部品の製造業では多くの設計図を取り扱いますが、設計には多くの手作業が必要です。一方で、企業には過去の膨大な設計データが蓄積されており、過去図面を参照しながら新たな設計を行うことがほとんどです。
そこで、新たに設計したい図面データから、過去図面の中で最も類似する形状を有する部品を自動で検索するシステムを開発しました。深層学習を応用することで、クエリ画像にノイズが含まれている場合でもある程度の検索ができる手法を開発しました。
様との研究
事例集
歯科X線画像と深層学習を用いた
個人認証システムの開発
本研究では、深層学習を用いて歯科X線画像から個人を識別するシステムを開発しています。従来の目視による身元確認は主観的判断が入りやすいため、より客観的で効率的な方法が求められています。
深層学習を活用することで、歯や顎の形状、歯並び、治療跡などの特徴を自動抽出し、少量のデータでも学習可能なFew-Shot Learningを採用できます。また、亡くなった後のCTデータと生前のX線画像を組み合わせ、高精度な個人認証の実現を目指します。
2019~2021, w/ 福井大学病院歯科口腔外科 ，
担当学生: 宮本 崇
About
工業部品の類似図面検索に関する研究
魚種および魚群画像の判別解析に係る委託事業
漁業ではリアルタイムで魚群位置を探索することが求められています。そこで、ドローンで撮影された空撮画像から魚群や海鳥などの物体を検出モデルの開発を行いました。
また、資源調査では漁獲物の正確な把握，情報の電子化が求められています。そこで、漁獲物の選別時に撮影した画像から、魚種と魚体長を自動判別する画像認識モデルを開発しました。本委託事業では、モデル開発から評価までを執り行い、実用に向けて十分な性能が出ることを示しました。
様との研究
魚種および魚群画像の判別解析に係る委託事業
事例集
人の歯や顎の形状、歯並び、欠損、治療跡などには個人差があり、事故や災害時の遺体の身元確認にも広く利用されています。これまでは専門家が歯科X線画像を目視で比較し身元 を特定していましたが、主観的な判断が入りやすく、客観的で効率的な方法が求められています。
そこで本研究では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、歯科X線画像から個人を識別するシステムを開発しました。CNNは、画像から個人を識別するための特徴を自動的に抽出し、人間では見つけにくい新たな特徴の発見も期待できます。しかし、高性能なモデルを学習するには大量のデータが必要であり、歯科画像を多く取得することは難しいため、本研究では少量のデータでも高精度な学習が可能なFew-Shot Learningを取り入れています。
様との研究
宮本 崇
担当学生:
歯科X線画像と深層学習を用いた個人認証システムの開発
2019 ~ 2021
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本研究室との共同研究を希望する方へ
長谷川研究室では、外部の研究機関との共同研究を積極的に実施しています。弊研究室の研究内容や理念に興味を持っていただけましたら、以下のフォームからご連絡お願いいたします。
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長谷川研究室では、民間企業や自治体との共同研究や受託研究を積極的に実施しています。興味がありましたら、以下のフォームからご連絡お願いいたします。
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