大寺 亮 准教授

大寺　亮　准教授

Profile

千葉大学大学院自然科学研究科情報科学専攻博士後期課程修了
博士（工学）
電子情報通信学会、日本色彩学会会員

科目・専門分野

Linux基礎
プログラミング基礎論C
プログラミング特論C
画像処理
特定課題研究A
特定課題研究B

主要な研究テーマ・専門分野

デジタル画像処理
パターン認識
色彩工学

論文

「Hough空間を利用したFAX帳票の位置あわせと識別手法」, 大寺, 堀内(共著), 画像電子学会誌, vol.34(3), pp.202-209, 2005年
「Iris Extraction Using Parametric Template Matching for EyegazeTracking」, R.Ohtera, T.Horiuchi and S.Tominaga (共著), Optical Engineering, vol.48(4), pp.047204-1-047204-8, 2009年
「Eyegaze Detection from Monocular Camera Image for Eyegaze Communication System」, R.Ohtera, T.Horiuchi and H.Kotera (共著), IEICE Trans. Information & Systems, vol.E93-D, no.1, pp.134-143, 2010年
「視線追跡を利用した実時間画質改善システム」, 大寺, 堀内, 富永 (共著), 日本色彩学会誌, vol.34(1), pp.27-38, 2010年
「Retinexに基づいた画質改善システムの高速化とその評価」, 大寺, 堀内, 富永 (共著), 画像電子学会誌, vol.39(2), pp.195-203, 2010年
「Color Signal Estimation of Surrounding Scenes from Human Corneal Surface Images」, R.Ohtera, S.Nishi and S.Tominaga (共著), Journal of Imaging Science and Technology, vol.58(2), pp.020501-1-020501-12, 2014年
「Retinex algorithm for improving appearance of spatially localized images」, Kouhei Sugata, Ryo Ohtera, Takahiko Horiuch (共著), Imaging & Visual Computing The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan, vol.36(5), pp.674-679, 2007年
「Measurement and Estimation of Spectral Sensitivity Functions for Mobile Phone Cameras」, Shoji Tominaga, Shogo Nishi, Ryo Ohtera (共著), Sensors, vol.21(15), 2021年
「Improved method for spectral reflectance estimation and application to mobile phone cameras」, Shoji Tominaga, Shogo Nishi, Ryo Ohtera, Hideaki Sakai (共著), Journal of the Optical Society of America A, vol.39(2), pp.494-508, 2022年

Message

KICは発想力と技術力の両方を同時に身につけるところです。世の中の問題点や改善点を見つけて、こうなると困っている人が助かるとか、誰かが幸せになると発想したことを、技術を使って実現化します。まず発想することが大事ですが、私は好きなことや興味のあることから考えることを勧めています。私の専門はデジタル画像処理ですが、原点はクラシックカメラという趣味です。そもそもが好きな事なので、楽しく研究ができています。趣味もある一線を越えれば、他の人には無い自分自身の強みとなるのです。

好きなことから発想を引き出した後、それを具現化できるかどうかは、技術力にかかってきます。基礎である技術を定着させる過程は地味で時間がかかります。一度授業を聞くだけではすぐに忘れてしまうので、繰り返し復習して長期記憶にするしかありません。技術のデータベースを幅広く持つと、発想もより豊かになり、問題点の解決法も多角的に出てきます。そしてこの発想の豊かさこそが我々人間をAIがなかなか超えることができない点でもあるのです。定型化できる仕事は徐々にAIに取って代わられる時代において、確かな技術をベースとして発想力を身に着けることで、企業で求められる人材になれるでしょう。KICでそのような人材になれるよう、私と一緒にがんばりましょう。