2023 Fiscal Year Research-status Report
画素配置の擬似的な不規則化による高精細・低情報量な画像システムの研究
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22K04137
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
秋田 純一 金沢大学, 融合科学系, 教授 (10303265)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小松 孝徳 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (30363716)
戸田 真志 熊本大学, 総合情報統括センター, 教授 (40336417)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 擬似的不規則画素配置 / 有効領域 / 機械学習 / 顔認識処理 / ディスプレイ / 主観評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
設定した研究課題について、以下の研究を遂行し、それぞれの成果を得た。
まず機械学習を用いる顔画像識別処理に対しての擬似的不規則画素手法の適用については、5種類の顔画像識別処理ニューラルネットワークと、2種類の顔画像データセットを用いて、従来の格子状画素配置を用いるダウンサンプリング、および擬似的不規則画素配置を用いるダウンサンプリングの両者について、認識精度の比較を行った。その結果、擬似的不規則画素配置に用いる乱数列による効果の差はあるものの、平均的には顔画像認識処理の精度の向上が確認された。ただし特定のネットワークとデータセットの組み合わせにおいて、擬似的不規則画素配置が有意に認識精度が低下する場合があることも確認された。これの原因が、認識精度の向上のヒントとなると考え、その原因の精査に着手した。
またディスプレイに擬似的不規則画素手法を適用することによる「きれいさ」の向上の効果については、擬似的不規則画素手法を適用する場合に必要となる有効領域（発光領域）の隙間が「きれいさ」、特に「鮮やかさ」を損なう要因となることがこれまでの研究で明らかとなっていた。それに対して、隙間を補完によって補充するアルゴリズムの開発と、主観評価実験によるその効果の検証を行った。その結果、「きれいさ」の低減に効果はあるものの、その効果は十分ではないことが示唆された。またその実験結果から、有効領域を時間的に微小に変位させることで、この隙間を等価的に補完する手法の着想を得た。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
設定している主な2つの研究課題である、顔画像認識処理とディスプレイの主観評価のそれぞれへの擬似的不規則画素配置手法の適用の効果について進捗がある。またその結果から、さらなる性能向上に向けた方策の探索に着手している。
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| Strategy for Future Research Activity |
設定している主な2つの研究課題のそれぞれについて、以下の方策で研究を進める。
まず顔画像認識処理への擬似的不規則画素配置手法の適用については、特徴的である擬似的不規則画素配置によって有意に顔画像認識精度が低下するネットワークとデータセットでの考察をもとに、さらなる精度向上へのアルゴリズムの開発、およびそのための画素パラメータの検討を進める。
もう1つのディスプレイの主観評価への擬似的不規則画素配置手法については、「きれいさ」を損なう要因をほぼ特定できたため、それを改善するための隙間補充アルゴリズムを、光の拡散という物理的モデルを基礎として開発し、「きれいさ」の改善の評価を進めるとともに、有効領域が微小に動くことで隙間を等価的に埋める着想を得たことに対して、そのアルゴリズムの開発と評価を進める。
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| Causes of Carryover |
研究推進のための打ち合わせを１回実施しなかったため、そのための旅費に余剰が生じた。また研究成果発表のために参加を予定していた学会がオンライン開催に変更になったため、その旅費が未使用となった。次年度は積極的に打ち合わせと学会参加を進める予定である。
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