コンピュータビジュアリゼーション(竹島・戀津研究室)
竹島・戀津研究室
- AI・機械学習
研究内容
大規模かつ複雑なデータを、コンピュータグラフィックスの技術を用いて視覚的な解析を可能にする可視化は、近年ではデータの解析に必要不可欠な技術となっています。しかし、意味のある可視化結果を得るためには、可視化目的や対象データの特徴に応じて、可視化方法を工夫する必要があります。
本プロジェクトでは、具体的なデータを用いた現象の解明や、どのような視覚表現を用いるとユーザが情報を取得しやすいかなど、様々な視点から可視化に関する研究を行います。対象とするデータは、理学、工学、医学、マーケティング、エンターテインメントなど様々です。単にきれいな画像をつくるだけでなく、対象データがもつ情報をユーザが把握できるような可視化技術の構築を目指します。
本プロジェクトでは、具体的なデータを用いた現象の解明や、どのような視覚表現を用いるとユーザが情報を取得しやすいかなど、様々な視点から可視化に関する研究を行います。対象とするデータは、理学、工学、医学、マーケティング、エンターテインメントなど様々です。単にきれいな画像をつくるだけでなく、対象データがもつ情報をユーザが把握できるような可視化技術の構築を目指します。
研究キーワード
- 可視化
- 視覚解析
- コンピュータグラフィックス
研究室自慢
テキスト
SDGs
- 9
担当教員
教授 教務部長 先進教育支援センター長
竹島 由里子/タケシマ ユリコ/TAKESHIMA Yuriko
専門分野:可視化、コンピュータグラフィックス
助教
戀津 魁/レンツ カイ/LENZ Kai
専門分野:Webアプリケーション・データベースシステム、シナリオ・キャラクターの制作技術、スマートデバイス向けアプリ制作
竹島 由里子/タケシマ ユリコ/TAKESHIMA Yuriko
専門分野:可視化、コンピュータグラフィックス
助教
戀津 魁/レンツ カイ/LENZ Kai
専門分野:Webアプリケーション・データベースシステム、シナリオ・キャラクターの制作技術、スマートデバイス向けアプリ制作
研究テーマ
- 微分位相構造に基づく高度可視化
- 協調的視覚解析環境の開発
- ソーシャルメディアデータの視覚分析
- コンテンツ視聴年表を用いたジェネレーションギャップの可視化
- 力学グラフを用いた登場人物相関の可視化
学生の学会発表・受賞
- 2017年3月
- 映像表現・芸術科学フォーラム2017「優秀発表賞」をメディア学部4年 竹田紗耶香さん(担当教員:竹島、加納、藤堂)が受賞