Masuda-lab.

M1の寒川さんが、2025年2月ベトナム・ハノイで開催された国際学会(ICIIT 2025) に参加し、並列処理を用いたハイパーパラメーターチューニングによるマルウェア検出の高精度化に関する研究発表を行いました。

姿勢解析グループでは、骨格検出技術のオープンソースライブラリOpenPoseを用いて姿勢解析に関する研究を行っています。

交通解析グループでは、交通流シミュレータのSimulation of Urban Mobility (SUMO）を用いて研究を行っています。渋滞や交通事故の原因をデータに基づいて明らかにし、それに対する有効な対策を検討することや自動運転技術に活用することを目的としています。

2024年7月24日、修士課程および卒業研究の学生による中間発表が行われました。

2024年4月には、東京都市大学の増田研究室に新たに10名の学部3年生が配属されました。

本研究では、骨格検出技術であるOpenPoseを用いて、ダーツ初心者がより安定して高得点を狙えるフォームの特徴を分析しました。

個人の顔の魅力がグループ全体の魅力評価にどのような影響を与えるかを調査しました。

機械学習モデルの設定値であるハイパーパラメータのチューニングを並列処理することで、モデル作成の効率化およびマルウェア検出の高精度化を図りました。

本研究では、インターネット上のライブカメラ映像と物体検出技術を用いて、飲食店の混雑度を推定し待ち時間を算出する手法を提案しました。

本研究では、大規模言語モデル（LLM）によって自動生成されたプログラムの品質を、ソースコードのステップ数や複雑度などのコードメトリクスと静的解析ツールを適用し、品質状況を調査しました。