| Project/Area Number |
23K16907
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Aichi Gakuin University |
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Principal Investigator |
二神 拓也 愛知学院大学, 総合政策学部, 講師 (20962806)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | 深層学習 / 画像領域分割 / 画像処理 / 画像認識 / 事前知識 / 領域分割 |
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| Outline of Research at the Start |
現代社会の抱える労働力不足の課題を解決するために，画像認識技術の中でも密に物体を識別できる画像領域分割を活かした製品の普及が期待される．近年，深層学習技術の発展により画像領域分割の実用化が進められているが，高精度化を実現するには大量の学習データが必要とされる．そこで，本研究は高精度な画像領域分割を低コストで実現させる技術を確立し，画像領域分割を活用した製品の普及に寄与することを目的とする．対象となる入力画像や領域で広く確認された規則性を事前知識としてアルゴリズムに結び付け，少量の学習データで構築される画像領域分割の精度を向上させる．様々な画像領域分割問題で開発した手法の有効性を確認する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，入力画像や画像領域に含まれる規則性を事前知識とするアルゴリズムを手動で設計し，深層学習ベースの画像領域分割を高精度化することを目的とする．【課題1】の画像領域分割の改良，【課題2】の有効性評価を当初の計画通りに進め，既に十分な成果を創出した．まず，【課題1】では，画像中の線路を検出する画像領域分割に線路の連続性を考慮したアルゴリズムを導入した．このアルゴリズムは，グラフ理論に基づくKernelCutを利用し，深層ニューラルネットワークが抽出した線路領域を繰り返し修正する．続いて，【課題2】で601枚の画像を活用してその有効性を評価し，最先端の深層ニューラルネットワークと比べ，精度を6%以上有意に向上させられることを確認した．その他にも，インターネットオークションの商品画像から商品の画像領域を抽出するアルゴリズムを提案し，従来技術と比べ，数%の高精度化を実現した．これらの成果は査読付き論文誌等を通じて既に発表し，当初計画以上の成果を創出している．【課題2】で取り組む，サーバサイドで動作する画像領域分割についても，画像をインターネット経由でアップロードし，画像領域分割結果を出力するプログラムを試作している．サーバの性能向上を要するものの，必要なプログラムについては準備を開始している．そのため，【課題2】についても，計画通り2025年度に完成する見込みが得られている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
【課題1】，【課題2】で事前知識に基づく画像領域分割を提案し，提案手法の有効性を確認しているため，「(1)当初の計画以上に進展している」とする．査読付き論文誌に研究成果が採録されていることも考慮し，進捗状況を評価した．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，当初の計画通りに，【課題2】のサーバサイドで動作する画像領域分割プログラムの開発を遂行する．また，【課題1】についても，新しいアルゴリズムを検討し，より多くの研究成果を創出できるよう注力する．
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