愛知学院大学
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プログラミングは“専門的なもの”というイメージがあるかもしれませんが、2022年から高校でも必修科目になるほど、わたしたちの身近なものになりつつあります。

手に職をつけるためにプログラミングを勉強しようと考えている方もいるのではないでしょうか？

プログラミングは工学系や専門のスクールで学ぶイメージを持たれやすいですが、本学では総合政策学科でも基礎から実践的なスキルまで学ぶことができます。

大学で初めてプログラミングを学んだ桐井さんは、その面白さにはまって研究でプログラミングを活用する二神ゼミを選択。そして「食事領域抽出の改良」をテーマに二神先生と共同研究を進めています 。

食事領域の抽出とは、画像の中から食べ物の情報を抽出し、それ以外の背景を取り除く技術のこと。

桐井さんは、画像処理や人工知能を扱うことのできるプログラム言語（Python）を独学し、過去に発表された論文で提案されている食事領域抽出をプログラミング。さらにその課題点を先生と検討しながら改良を重ね、食事領域抽出の精度を向上させました。

桐井さんがどのようなことをしているのかイメージしやすいように、6月のオープンキャンパスで提供したランチボックスで食事領域を抽出していただきました！

【食事領域抽出の流れ】
① 入力画像（1）から人工知能を用いて人間の視線が集まる領域を求める←ここが食事領域抽出のポイント！
② ①の結果として得られる、視線が集まりやすい領域を白く示した結果を（2）のように得る
③ 独自の画像処理で食事領域のみを抽出する（抽出結果は（3））

②の画像を見ると蓋の部分もぼんやりと白くなっているので、蓋にも視線が集まる領域が予測されていることが分かります。 そこから、画像処理で食事領域のみを抽出できるように工夫を凝らして③の画像に仕上げていただきました！

想定以上の早さで食事領域抽出の性能を向上させられたことに二神先生も驚いており、桐井さんおかげで予定よりも早く論文発表の準備を進められているそうです。

今後、人工知能(AI)技術として代表的な深層学習（ディープラーニング）を食事領域抽出向けにカスタマイズし、精度を更に向上させる予定とのこと。 また、食事領域抽出に関する研究成果を活かしたアプリケーション開発にも興味があるようで、企業との連携も視野に入れているようです。

二神先生と桐井さんの共同研究について、今後も情報を発信するので是非ご覧くださいね！