ウェーブレット・フレームによる視知覚の数理モデルベースの深層学習とその応用

• Project/Area Number: 24K06820
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 12020:Mathematical analysis-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 新井 仁之 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 教授 (10175953)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: ウェーブレット・フレーム / 深層学習 / 画像処理 / 錯視 / かざぐるまフレームレット

Outline of Research at the Start

本研究は，ウェーブレット・フレームという数理解析の方法を用いて，人工知能（特にたたみ込みニューラルネットワークの深層学習）と申請者らが考案した人の視知覚の数理モデルとの新たな融合的研究を行い，その応用を研究するものである。ウェーブレット・フレームとしては，申請者らが考案した「かざぐるまフレームレット」を主に用いる。本研究の応用としては，新しいウェーブレット類似の近似的なフレーム等の構成，その数理解析への応用，脳が起こす錯視の数学的な解析，各種画像処理への応用，アートへの応用などの研究を行う。