| 研究課題/領域番号 |
16K18100
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
鈴木 大三 筑波大学, システム情報系, 准教授 (30615498)
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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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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 | リフティング / フレーム間予測 / 適応変換 / 高速変換 / 多次元変換 / 符号化標準規格 / 離散X変換 / 映像符号化 / 画像符号化 / 高次可変リフティング構造 / 類似フレーム間予測 / 差分信号適応変換 |
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| 研究成果の概要 |
自由視点映像，自由焦点映像，高ダイナミックレンジ映像，ハイパースペクトル映像といった様々な高機能映像に対応した高機能映像統合符号化のための新たな「類似フレーム間予測」や「差分信号適応変換」を実用化するため，低演算かつ高効率な基盤技術となり得る変換を実現し，また符号化のセキュリティを考慮した研究へも派生し，国内外の雑誌論文6件，学会発表23件で成果を発表した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，今後普及が進むであろう高機能映像を効率良く処理するために欠かせない技術として，低演算かつ高効率な変換および高セキュア符号化技術に関する成果を上げた．しかし今回は応用として高機能映像を取り上げたが，本研究における成果は益々発展する人工知能（AI）技術やIoT社会においての基盤技術となり得るものばかりである．これら基盤技術を元に，今後の当該分野の発展が更に期待される．
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