階層的グラフ表現を用いた動画像の新しいモデリング手法の構築と情報復元問題への応用

• Project/Area Number: 23K16905
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Kogakuin University
• Principal Investigator: 雨車 和憲 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (50801180)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 情報復元 / 画像工学 / 深層学習

Outline of Research at the Start

近年、動画像処理技術は様々な場面で利用されるようになり、特に符号化や認識、復元といった技術の発展は日々重要度を増している。そこで、今までよりも幅広い応用が可能な動画像モデルの構築は今後の技術の発展に大きく貢献する。本研究では、階層的グラフ表現を用いた動画像の新しいモデリング手法の構築と画像修復問題への応用について研究を行い、これまでの画像復元技術のさらなる精度向上を目指す。