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From Japanese society for quantitative biology
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===画像情報学研究者は何をやっているのか?===
 
===画像情報学研究者は何をやっているのか?===
 
*講演者:  内田 誠一
 
*講演者:  内田 誠一
バイオロジー研究者の皆様はあまりご存知ないと思いますが,情報学には画像処理やパターン認識を専門にしている研究者が数多くいます.彼らは一体何を研究しているのでしょうか?画像処理というのは,文字通り,画像を処理して,見易くしたり,特定の物体を見つけたり,その物体の数や大きさを定量化したり,時には追いかけたりする技術です.一方のパターン認識というのは,言ってみれば「これは何?」とか「これはどんな状態?」という,人間の判断機構をコンピュータに模倣させる技術です.
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 バイオロジー研究者の皆様はあまりご存知ないと思いますが,情報学には画像処理やパターン認識を専門にしている研究者が数多くいます.彼らは一体何を研究しているのでしょうか?画像処理というのは,文字通り,画像を処理して,見易くしたり,特定の物体を見つけたり,その物体の数や大きさを定量化したり,時には追いかけたりする技術です.一方のパターン認識というのは,言ってみれば「これは何?」とか「これはどんな状態?」という,人間の判断機構をコンピュータに模倣させる技術です.
  
画像処理については,「そんなもの,もうできてそうじゃない?」というご意見もおありかと思います.しかし本当は,まだまだ性能不十分なのです.よく考えてください,お手元の画像処理ソフトに完全に満足でしょうか?皆さんの肉眼でアタリマエにカウントでき,追いかけられるものが,ソフトでは無理だったりしませんか?
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 画像処理については,「そんなもの,もうできてそうじゃない?」というご意見もおありかと思います.しかし本当は,まだまだ性能不十分なのです.よく考えてください,お手元の画像処理ソフトに完全に満足でしょうか?皆さんの肉眼でアタリマエにカウントでき,追いかけられるものが,ソフトでは無理だったりしませんか?
  
一方,パターン認識については,「人間の模倣なんて絶対無理だ!」というご意見があろうかと思います.確かに,完全に人間と同じものは難しいでしょう.しかし,ゆっくりと着実に近似しつつある,というのも本当です.デジカメの顔認識処理はその好例.はがきの郵便番号の自動認識は,人間のスループットをはるかに超える処理性能を実現しています.
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 一方,パターン認識については,「人間の模倣なんて絶対無理だ!」というご意見があろうかと思います.確かに,完全に人間と同じものは難しいでしょう.しかし,ゆっくりと着実に近似しつつある,というのも本当です.デジカメの顔認識処理はその好例.はがきの郵便番号の自動認識は,人間のスループットをはるかに超える処理性能を実現しています.
  
どうでしょう?画像処理やパターン認識研究が進んだら,バイオロジーにとっても,よいことが起こりそうな気がしませんか?肉眼では大変な大量画像処理が実現できたり,主観が邪魔して気づかなかった客観的事実を呈示してくれたり,対象の状態を自動判断してくれたり…
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 どうでしょう?画像処理やパターン認識研究が進んだら,バイオロジーにとっても,よいことが起こりそうな気がしませんか?肉眼では大変な大量画像処理が実現できたり,主観が邪魔して気づかなかった客観的事実を呈示してくれたり,対象の状態を自動判断してくれたり…
  
残念ながら,バイオロジー研究者と情報系画像処理・認識研究者との交流は,まだ不十分のように見えます.「こんな画像処理,頼むのも申し訳ない」なんて先入観はありませんか?そんなことはないのです.バイオイメージは,本当に難しい対象で,既存の画像処理技術を単に組み合わせるだけでは手におえません.すなわち,情報系研究者にとっても,研究ネタの宝庫になる可能性が大いにあります.
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 残念ながら,バイオロジー研究者と情報系画像処理・認識研究者との交流は,まだ不十分のように見えます.「こんな画像処理,頼むのも申し訳ない」なんて先入観はありませんか?そんなことはないのです.バイオイメージは,本当に難しい対象で,既存の画像処理技術を単に組み合わせるだけでは手におえません.すなわち,情報系研究者にとっても,研究ネタの宝庫になる可能性が大いにあります.
  
要するに,交流の加速のためには,「相手を知る」,すなわち,情報系画像処理・認識研究者が現在何をやっているかを知ることでしょう.本チュートリアルでは,それを概観するとともに,実際に交流を進化するための方法論について,紹介したいと思います.
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 要するに,交流の加速のためには,「相手を知る」,すなわち,情報系画像処理・認識研究者が現在何をやっているかを知ることでしょう.本チュートリアルでは,それを概観するとともに,実際に交流を進化するための方法論について,紹介したいと思います.
 
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'''参考文献''':<br>
 
講演者の論文リストは http://human.ait.kyushu-u.ac.jp/~uchida にあります.
 
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また,バイオイメージインフォマティクスのページも立ち上がっています. http://www.bioimageinformatics.jp/
 
また,バイオイメージインフォマティクスのページも立ち上がっています. http://www.bioimageinformatics.jp/

Revision as of 02:23, 5 October 2012

第五回年会 チュートリアル

画像情報学研究者は何をやっているのか?

  • 講演者: 内田 誠一

 バイオロジー研究者の皆様はあまりご存知ないと思いますが,情報学には画像処理やパターン認識を専門にしている研究者が数多くいます.彼らは一体何を研究しているのでしょうか?画像処理というのは,文字通り,画像を処理して,見易くしたり,特定の物体を見つけたり,その物体の数や大きさを定量化したり,時には追いかけたりする技術です.一方のパターン認識というのは,言ってみれば「これは何?」とか「これはどんな状態?」という,人間の判断機構をコンピュータに模倣させる技術です.

 画像処理については,「そんなもの,もうできてそうじゃない?」というご意見もおありかと思います.しかし本当は,まだまだ性能不十分なのです.よく考えてください,お手元の画像処理ソフトに完全に満足でしょうか?皆さんの肉眼でアタリマエにカウントでき,追いかけられるものが,ソフトでは無理だったりしませんか?

 一方,パターン認識については,「人間の模倣なんて絶対無理だ!」というご意見があろうかと思います.確かに,完全に人間と同じものは難しいでしょう.しかし,ゆっくりと着実に近似しつつある,というのも本当です.デジカメの顔認識処理はその好例.はがきの郵便番号の自動認識は,人間のスループットをはるかに超える処理性能を実現しています.

 どうでしょう?画像処理やパターン認識研究が進んだら,バイオロジーにとっても,よいことが起こりそうな気がしませんか?肉眼では大変な大量画像処理が実現できたり,主観が邪魔して気づかなかった客観的事実を呈示してくれたり,対象の状態を自動判断してくれたり…

 残念ながら,バイオロジー研究者と情報系画像処理・認識研究者との交流は,まだ不十分のように見えます.「こんな画像処理,頼むのも申し訳ない」なんて先入観はありませんか?そんなことはないのです.バイオイメージは,本当に難しい対象で,既存の画像処理技術を単に組み合わせるだけでは手におえません.すなわち,情報系研究者にとっても,研究ネタの宝庫になる可能性が大いにあります.

 要するに,交流の加速のためには,「相手を知る」,すなわち,情報系画像処理・認識研究者が現在何をやっているかを知ることでしょう.本チュートリアルでは,それを概観するとともに,実際に交流を進化するための方法論について,紹介したいと思います.

参考文献
講演者の論文リストは http://human.ait.kyushu-u.ac.jp/~uchida にあります. また,バイオイメージインフォマティクスのページも立ち上がっています. http://www.bioimageinformatics.jp/


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