データ再構成のための数理的根拠のある多様体モデルの構築と人物の行動推定への応用

Research Project

Project/Area Number	24K20801
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	Tokyo University of Technology
Principal Investigator	佐々木亮平東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 講師 (40908860)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Keywords	データ再構成 / 多様体モデル / 数理計画 / 主成分分析
Outline of Research at the Start	本研究は多様体上のデータ再構成に関して、数理的に根拠のある多様体モデルと数理計画を導出する。これにより、遮蔽やノイズなどの要因により推定不能になった人物の姿勢情報を復元するとともに、復元情報の確からしさを担保できる。また、医用画像の超解像、救助用ドローン映像のノイズ除去など、社会的に高い信頼性を求められる場面において、再構成データの数理的裏付けを説明可能とする。本研究では以下に示す3つのアプローチにより、信頼性を担保するデータ再構成手法の実現を目指す。 ①既存研究に基づく多様体モデル・数理計画の導出 ②導出したモデルに基づくデータ再構成アルゴリズムの導出 ③人物の姿勢情報復元への応用とその評価