音声認識を含む自然言語処理により、ロボット対話、コールセンター自動化、関連情報検索・統合、文書要約、情報抽出などの処理技術。プロトタイプシステム作成済み。各種応用対象・用途に適応可能。

文章構造、概念関係、ベクトル空間法や統計的手法による新しい自然言語処理技術により効率的で精度の高い各種処理を可能とし、能力の高い各種応用システムを実現する。

・	概念関係
・	文章構造
・	ベクトル空間法や統計的手法による類似度判定

・	コールセンター自動化
・	文書分類・整理
・	ロボット対話

画像を偶数番目と奇数番目からなるサブ画像に４分割し、その相似なる４つの画像の平均値画像のみを既存の方法にて送信する。画像の輪郭部のみ特別な手法で送信し他の部分は受信側で簡単な内挿により再構成を行う。これにより従来手法の1/4程度の圧縮が可能となる。

従来手法であるJPEGやJPEG200は静止画像全平面の圧縮技術であるが、大容量メモリーが一般的となった昨近では画像を相似した複数枚のサブ画像に分割しそのうちの一枚を送信し他は内挿推定したほうが効率がよくなる。

・	理論的にはおよそ従来の1/4程度の圧縮が出来るが、じっさいでも1/3〜1/2の圧縮が可能。
・	処理が簡単でIC化に適している。
・	画像エッジのシャープさ、平坦部の自然なつながりが保存される。

・	携帯端末への組み込みに適している。
・	デジタル画像の送受信すべてに使用可能である。

e-Learningにおいて、学習者が提示されたテキストを読み、重要と解釈した部分に下線を引くなどマーキングすると、マーキングの適切性を示す数値を学習者にフィードバックとして返す。これにより、読み返しを促す効果がある。

学習者に情報を伝える手段として、テキストを提示する方法は一般的であり、下線を引くなどの付加機能が提供されることは従来からあった。しかし、フィードバックは与えられず、e-Learningの重要な特徴である対話性を活用できていなかった。

・	学習者のテキスト読解活動に対するフィードバック
・	教材コンテンツ作成の容易性
・	適用対象領域の汎用性

・	学習支援システム
・	e-Learning教材
・	電子書籍

本技術は、音楽データを圧縮する際に失われてしまう高音域をデジタル信号処理技術を用いて再現する帯域補間技術です。圧縮の際にカットされる１６ＫＨｚ以上の帯域、もしくは、ＣＤのサンプリングによる２２ＫＨｚ以上の帯域を自然な形で生成します。

従来技術では、帯域分割など複雑な信号処理を必要としていたが、音源を復調し変調する方式を用いることで、帯域補間を組み込み機器などへ適応できる。

・	２２ＫＨｚ以上の帯域補間を行うことができる。
・	単なる周波数シフトではないため、必要とされない高域補間は行わない。

・	ポータブル・オーデイオ機器
・	ＴＶの音声部への適応
・	携帯電話音声の高音質化

人の動きをトリガーにして、そのトリガー情報からリアルタイムに画像と音声からなるコンテンツを作り出して表示することで、インタラクティブに視聴者を参加させ、効果的に広告等の情報を伝えることができる。

タッチパネルは直接触れるため大きな画面にすることができず、情報を一人にしか伝えられないが、本技術では同時に複数の人に伝えることができ、また、素材からリアルタイムにコンテンツを作り出すため、飽きさせにくい情報提供ができる。

・	カメラで捉えた人の動きの位置を検出し、それに応じて音や画像を構築する。
・	動いたときに音が出るので人を画面に注目させることができる。
・	自分の姿が影等の形で画面に反映されるので、自分が参加していることがわかりやすい。

・	大型画面を利用したインタラクティブな広告システム（街中や商業施設）
・	イベントや展示会での人集め
・	音と映像を操るパフォーマンス、参加型アート

コンピュータゲームなどにおいてキャラクタの自然な動作を自律的に生成する技術や、直感的な操作インターフェース、衣服や髪のシミュレーションをリアルタイムに実現するための技術などを紹介します。

従来の多くの技術は、映画制作などのために、プロのアニメータが利用することを前提としたものです。一方、本研究室で開発した技術では、素人でも簡単に自然なアニメーションを作成することができるため、各種エンターテイメント分野での応用が期待されます。

・	リアルなアニメーションを生成することができる。
・	インタラクティブ・リアルタイムに動作する（対話的なアプリケーションに応用可能）。
・	直感的なインターフェースで操作できる（素人でも容易に利用することができる）。

・	コンピュータゲーム（Playstation3などの家庭用ゲーム機や、携帯電話・携帯ゲーム端末を含む）
・	衣服シミュレーション技術を応用した仮想試着システムなど、衣服等の促販や広告など
・	アバター（利用者が操作する仮想キャラクタ）を利用したインターネット上でのコミュニケーション、など

組込みシステムによる事故を防ぐため、装置や動作環境に起因するシステム異常動作などの非正常系を発見することを目的とした、状態遷移表とデータフローをそれぞれ適用した分析技術である。

ハードウェア非正常系分析技術として、FMEA(Failure Modes and Effect Analysis)やFTA(Fault Tree Analysis)やHAZOP(the HAZard and OPerability)がある。これを統合して組込みソフトウェアに適用する。

・	ダイアグラム記法と方法論
・	専門家向けと準専門家向けの２種の技術
・	ツール開発へ発展可能

・	組込みソフトウェアの仕様設定
・	組込みソフトウェアの仕様レビュー
・	組込みソフトウェアの信頼性向上

1.	２台のカメラを移動させながら人の動作を撮影し、ビデオ映像内の特徴点を利用して動作の立体モデルを作成する方法。
2.	人の姿勢や動作を多方向から撮影して得られるビデオデータからデータベースを作り、それを参照することによって未知の姿勢や動作を認識する方法。

1.	�@ 従来のステレオ法やモーションキャプチャ法はカメラキャリブレーションが必要なため、直ちに撮影に取りかかれない。突発的なイベントに対応できない。 �A 従来法はカメラ位置固定のため、撮影範囲が限定され動作も限定される。
2.	�@ 従来の人動作認識法は正面か真横の動作しか処理できない。屋外で人を支援するロボットは観察方向によらない動作認識が必要。

1.	�@ 事前のカメラキャリブレーションが不要のため、現場で直ちに撮影に取りかかれる。 �A カメラ移動が可能なため、撮影範囲が広い。
2.	�@ 任意の観察方向から人の姿勢や動作を認識できる。 �A 高速化可能。

1.	モーションキャプチャ。立体テレビ用の立体コンテンツの作成ソフトウェア。 例：広場で突然始まったストリートダンスを撮影して立体モデルにするソフトウェア。
2.	人の諸活動の支援システム。介護ロボット。 例：路上で具合が悪くなって座り込んだ人を見つけて近寄り、必要な支援を行うロボット。

モデルフィッティングと平行ステレオを組み合わせた、人間の服装や背景に影響されないマーカ無しの腕姿勢認識アルゴリズム。

従来のモーションキャプチャ装置で必要であった赤外線LEDや色付きのボール等のマーカを用いない。また、日常生活空間などの雑多な背景のもとでも認識可能である。

・	平行ステレオカメラを用いる。
・	マーカー無しで身振り認識を行う。

・	身振り認識
・	手話認識
・	マンマシンインターフェース

異なる照明方式によって対象物を撮像し、それらの画像の濃淡情報の分布から対象物表面のキズや欠けなどを検出する。半導体チップのモールド表面の欠陥検査等に有効である。

半導体チップの表面の検査では、パターンマッチング等が使われるが、チップ表面の部品コードの文字の歪みなどによって検査が正常に行われない課題があるが、本方式は、表面の文字の形状に影響されず検査が可能である。

・	表面の文字に影響されず検査が可能である。
・	アルゴリズムが簡単でハード化も期待できる。

・	半導体チップの表面の欠陥検査

人間の脳の持つ自己組織的ネットワーク形成メカニズムを真似て、複雑なシステムのモデリングや制御、予測などの可能な「自己組織化関係ネットワーク（SORネットワーク）」という知的システムを開発した。これを用いることにより、従来困難とされていた問題が解消されつつある。

従来のシステムモデリング技術は、規範となるデータ（正しいデータ）を必要とするが、現実には、このようなデータが容易に得られない場合がほとんどである。SORネットワークは、単なる試行錯誤とその結果の評価値のみからシステムモデリングを可能にする手法で、工学的見地から極めて有用性が高い。

・	試行データとその結果の評価値さあれば、容易にシステムのモデル化が可能。
・	システムの変動に対して適応可能。
・	知識獲得（ノウハウ獲得）の手段として利用できる。

・	複雑なシステム（非線形時変システム）の適応制御
・	画像処理（コントラスト調整）
・	システムの同定および予測