| 研究課題/領域番号 |
16K00258
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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 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
阿部 孝司 近畿大学, 理工学部, 准教授 (90367441)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 類似画像検索 / CBIR / ゲシュタルト心理学 / 群化 / 画像認識 |
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| 研究成果の概要 |
類似画像検索システムの向上を目的とし、本研究では以下の機能を実現させた。(1)図形商標を対象に「平行性」と「連続性」要因を持つ群化領域を認識する手法を提案した。(2)ベクタ画像を用いて「連続性」要因を考慮した類似検索手法を開発した。(3)胃X線像を用いて胃萎縮度を測定する手法を開発し、胃輪郭線の抽出に(1)を適用し有効性を示した。(4)映像からPCユーザのVDT作業時間を測定する手法を開発し、作業中のユーザを判別する前処理にあたる肌・メガネの抽出に(1)を適用し有効性を示した。(5)魚群映像を用いて瞬発遊泳シーンを検出する手法を開発し魚群行動を解析する手段に(1)の一部を適用し有効性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、内容ベースの画像検索の性能が向上しSemanticな画像解析へ応用できることを示した。すなわち人間の知覚機能を導入した類似画像検索システムを構築することに近づき学術的意義のあることが示唆される。また、画像認識に群化認識手法を取り入れることで種々の画像認識を行う社会システムの精度が向上したことを示し社会的にも意義のあることが伺える。また、昨今画像認識で用いられる深層学習では学習データの量が精度に大きく依存しビックデータを必要とするが、大量データを取得できないケースも存在する。本手法ではそのようなケース（医用画像処理）で有効に機能したことからも学術的な意義は十分にあることが伺える。
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