分野横断的な調査によるクラスタリング技術の体系化：新手法開発への展開
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21K11964
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
井上 光平 九州大学, 芸術工学研究院, 准教授 (70325570)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原 健二 九州大学, 芸術工学研究院, 教授 (50380712)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | クラスタリング / 画像処理 / 非写実的レンダリング / 分野横断 / アルゴリズム |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、クラスタリングを取り巻く複雑化した状況に着目し、そこに俯瞰的な視点を提供することによって、クラスタリング技術の体系化に寄与することを目的とする。そこでまず、異なる分野に点在する技術の間にある関係を明らかにする。これは点と点をつなぐ線を探す作業である。俯瞰的な視点はこの作業を容易にし、これまで知られていなかった関係を発見するのに役立つと期待される。孤立する点と点の間に線を引いていき、最終的にはクラスタリング技術の有機的なネットワーク構造を構築したい。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、代表的データマイニング手法の一つであるクラスタリング技術をテーマに３年間の研究に取り組んでいる。クラスタリングは、教師データを用いずにデータを自動分類できることから、幅広い分野で用いられており、これまでに様々なクラスタリング技術が開発されているが、それらの技術手法の体系化は十分には進んでいない。そこで本研究では、クラスタリング技術全体の体系化により、クラスタリング技術全体の利便性の向上、新手法の開発への展開を期待し、クラスタリング技術間の関係の解明とその応用などを進めている。
本年度は、まずロバストクラスタリングの一種として定式化されるHough変換に着目し、画像中の対称線を検出する方法を提案し、顔の対称線の検出と傾きの補正を行った。次に、クラスタリングの一定式化の制約条件を厳しくして得られる輸送問題を取り上げ、カラー画像のパステルカラー化に応用した。続いて、画像の行と列を個別にクラスタリングして、縦横比やサイズが異なるピクセルで構成されるピクセルアートを生成した。また、装飾ピクセルアートやチャック・クローズ風ピクセルアートの生成にも展開した。そのほか、データをそれらの類似度に基づいて一列に並べる処理についても検討した。一列に並んだデータの系列が得られれば、それを分割することによって階層的クラスタリングが可能になり、さまざまな応用が考えられる。その一例として、順序統計量をカラー画像などの高次元データに拡張することを検討している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は、クラスタリングに関連するHough変換、輸送問題の検討と、それらの顔画像処理やピクセルアート生成への応用などができたことから、本研究は、おおむね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、高次元データの系列化とクラスタリングの関係を検討し、応用例を示す予定である。また、これまでに考察したクラスタリング技術を文章にまとめる作業を進めていく計画である。
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Report
(2 results)
Research Products
(21 results)
