Image Feature Extraction and Anomaly Detection Based on Wavelet Analysis and Its Applications

Research Project

Project/Area Number	25K07119
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 12040:Applied mathematics and statistics-related
Research Institution	Saga University
Principal Investigator	皆本晃弥佐賀大学, 理工学部, 教授 (00294900)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	ウェーブレット解析 / 画像処理 / 機械学習 / 特徴量エンジニアリング
Outline of Research at the Start	近年、深層学習を用いた異常検知技術が急速に発展しているが、そのブラックボックス性ゆえに判断根拠が不明確であることが課題となっている。特に、医療診断や建材検査のように高い信頼性が求められる分野においては、根拠の説明が可能であることが不可欠である。そこで本研究では、ウェーブレット解析を用いて、数学的に解釈可能かつ線形分離可能な特徴量を抽出する方法論を確立し、それを基盤として信頼性と説明可能性を備えた新たな異常検知技術を開発する。また、こうした応用と並行して、それを支える数学的理論の構築にも取り組み、ウェーブレット解析の新たな知見と応用の拡張を目指す。