人物の共起関係を考慮した画像検索
近年デジタルカメラの普及に伴い、個人が大量の画像を撮影するようになった。 個人が画像を撮影する場合、人物を被写体とすることが多く、 特定の人物が撮影された画像をこのような大量の画像から検索したいという要求が高まっている。
画像を検索する方法の一つとして、提示されたクエリ内の検索したい人物の顔と大量の画像中の人物の顔を比較する方法が挙げられる。 我々は、家族や友人などが頻繁に共に画像に出現することに着目し、特定人物の顔のみではなく人物の共起関係も考慮した画像検索手法を研究している。
時空間パターンを用いた映像のイベント解析
ネット上での映像コンテンツの共有が盛んになった今日、 各個人の好きな内容の映像コンテンツを効率よく管理したいといったニーズが出てきている。 そこで我々はスポーツ映像や監視カメラの映像を念頭に、人物のトラッキング（追跡） を行わない計算コストの低い時空間パターンを用いて人の動きを記述する研究を行っている。 本研究ではサッカー映像を対象とし、応用例では入力映像に対して、データベースからの類似映像検索を行っている。
撮影者が意図した人物被写体の検出
ユーザが撮影した映像には、撮影者が意図的に撮影した被写体（意図した被写体）だけでなく、 偶然映り込んだ被写体（意図していない被写体）が存在する。
意図した被写体は、撮影者がその映像を撮影した目的（撮影意図）を表すために不可欠であるから、 映像要約、映像のリサイズ、プライバシー保護などの多くのアプリケーションにおいては、 それぞれの被写体に対する撮影者の意図の有無に基づいて映像を処理する必要がある。
本研究では、被写体のひとつとして人物に着目し、 フレーム内における人物被写体の位置や面積、撮影者が操るカメラの動きとフレーム内における 人物被写体の動きなどに関連する特徴量を学習した隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model:HMM)を用いて、 意図した人物被写体と意図していない人物被写体を検出する。
