徐 遅 准教授
- 所属学部
- 情報理工学部
- 職位
- 准教授
- 専門
- コンピュータビジョン、パターン認識、生体認証
- 担当コース
- メディア情報コース
- 主な担当科目
- 情報基礎数学、離散数学、等
- 研究分野・テーマ
- 歩容認証、EEG認証、マルチモーダル生体認証、人間行動理解、3D人体解析
- 得意な科目
- 数学、生物
- 苦手な科目
- 美術、体育
Message
立命館大学の情報理工学部は、他大学の同系学部とどのように異なるでしょうか？その魅力を、端的な言葉で言うと？
立命館大学情報理工学部の大きな特色の一つは、国際性の高い教育環境だと思います。
英語で学ぶ ISSE コースをはじめ、多様な背景の学生や教員が集まっており、日常的に国際的な視点に触れながら学べる点は、他大学ではあまり見られない魅力です。
また、研究分野の幅も広く、学生が自分の興味や将来像に応じて研究室を選択しやすい点も特徴です。
OIC の環境や設備も充実しており、落ち着いて学べるキャンパスだと感じています。
先生の代表的な研究・活動内容、現在の研究テーマについて、お教えください。
コンピュータビジョンの分野では、画像や映像からさまざまな情報を読み取り、理解する技術の研究が進んでいます。私はその中でも、人の特徴を用いた生体認証や、人間の行動を理解する技術を中心に取り組んでいます。
生体認証には、皆さんにも身近な指紋認証や顔認証がありますが、私は歩き方に現れる個性を利用する「歩容認証」 を主に研究しています。歩き方は隠したりごまかしたりしにくく、防犯や捜査への応用が期待されています。
また最近では、脳波（EEG）を用いた新しい個人認証にも挑戦しています。歩行や会話といった自然な行動の中で取得した脳波の特徴を利用するもので、将来的にはメタバースやウェアラブルデバイスでの活用につながる可能性があります。
さらに、複数の生体情報を組み合わせるマルチモーダル生体認証や、3D の人体モデルを用いた動作解析・行動理解など、実環境でも安定して使える技術の実現を目指した研究も進めています。
これから入学する学生に、どんなことを期待されますか？どう成長してもらいたいですか？
学生の皆さんには、自分の興味を出発点にして学びを広げていってほしいと思っています。
研究には難しいところもありますが、興味を持って取り組むことで、小さな発見や達成が積み重なり、その経験が次の挑戦への力になります。
受け身ではなく、「なぜだろう」「試してみたい」という気持ちを大切にしながら、自分のペースで前に進んでも大丈夫です。うまくいかない時にも、興味や好奇心が皆さんの支えになるはずです。
大学での学びを通して、主体的に考え、着実に成長していけるような経験を積んでもらえれば嬉しく思います。
今、注目している技術・テクノロジーについてお教えください
現在注目している技術の一つは、大規模モデル（ファンダメンタルモデル）です。これらのモデルは、さまざまなデータを統合して学習するため、非常に高い汎用性と安定性を持っています。私が取り組んでいる、生体認証や人間行動の理解といった下流タスクにおいても、大規模モデルをうまく活用することで、より頑強で実用的なシステムにつながると考えています。
また、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）や生成AIは急速に発展しており、私たちの生活や仕事を大きく変えつつある技術です。研究の進め方にも新しい可能性を広げており、今後、こうした生成AIをどのように研究に取り入れ、実用的な技術開発へつなげていくかにも関心を持っています。