| 研究課題/領域番号 |
16K00250
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
伊東 晋 東京理科大学, 理工学部電気電子情報工学科, 教授 (00147513)
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| 研究分担者 |
亀田 裕介 東京理科大学, 理工学部電気電子情報工学科, 講師 (50711553)
松田 一朗 東京理科大学, 理工学部電気電子情報工学科, 教授 (70287473)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 画像符号化 / オプティカルフロー / 動き補償 / 動きベクトル / データ圧縮 / 映像符号化 / 見かけの動き / 予測符号化 / 動画像符号化 / 動き推定 / 動き補償予測 / 高速計算 / 加速度推定 / 画素適応制御 |
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| 研究成果の概要 |
本課題は、テレビジョン放送や映像配信、ビデオ撮影など、社会に深く浸透している映像データの画質と圧縮率を高めるための研究です。本研究では、コンピュータでヒトと同様の見かけの動きの知覚を再現し、直前の映像とその動きから直後の映像を予測することで、従来の動画像符号化方式よりも高画質かつ高圧縮率な符号化方式を実現することに成功しました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義として、ヒトの運動視を再現する人工知能を応用して映像の予測を行うことで、映像データの圧縮効率を向上できることを示した点があります。また、工学的・社会的意義として、テレビジョン放送や映像配信、ビデオ撮影など広く社会に浸透している映像データの画質や圧縮率の向上が見込まれることです。
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