研究
研究テーマ
現在取り組んでいる研究テーマです。各テーマで用いている手法と、関連プロジェクト・論文へのリンクを掲載しています。
Retinex · Low-Light · Image Enhancement
低照度画像強調
Retinex 理論に基づき、構造保持と高速処理を両立する低照度画像強調手法を研究しています。低照度環境下では精度が著しく低下する姿勢推定・骨格検出などの下流タスクへの橋渡しを目指しています。
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Pose Estimation · MediaPipe · Real-Time Processing
スポーツアナリティクス
リアルタイム姿勢推定を用いてスポーツのフォームを定量評価し、独習者・初心者でも効率的にフォームを確認・改善できる Web アプリケーションを研究・開発しています。
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Urban Computing · Open Data · Small Language Model
アーバンコンピューティング
行政が保有しながら十分に活用されていないオープンデータと、小規模言語モデル（SLM）を組み合わせ、自治体の現場で活用できる分析・支援の仕組みを模索しています。
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Research
Research
My current research themes, along with the methods used and links to related projects and papers.
Retinex · Low-Light · Image Enhancement
Low-Light Image Enhancement
Retinex-based low-light image enhancement that achieves both structure preservation and real-time processing, intended to bridge to downstream tasks such as pose estimation, whose accuracy degrades sharply under low illumination.
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Pose Estimation · MediaPipe · Real-Time Processing
Sports Analytics
Quantitative sports-form evaluation via real-time pose estimation. I develop web applications that let self-learners and beginners verify and improve their form efficiently, without relying on a dedicated coach.
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Urban Computing · Open Data · Small Language Model
Urban Computing
Exploring ways to combine under-utilized government open data with small language models (SLMs) to support analysis at the local-government level.
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