| 研究課題/領域番号 |
17K12717
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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 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 上智大学 (2021-2022)
東京理科大学 (2017-2020) |
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研究代表者 |
亀田 裕介 上智大学, 理工学部, 助教 (50711553)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 画像符号化 / 映像符号化 / オプティカルフロー / シーンフロー / 奥行きマップ / 動き補償 / 動き推定 / データ圧縮 / インター予測 / 多視点映像 / 数理工学 / 動き補償予測 |
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| 研究成果の概要 |
将来実用化が期待されている立体映像のデータ圧縮率を向上させる基盤的技術を明らかにしました。具体的には、映像の画素毎の見かけの動きベクトルおよび奥行き方向の動き（シーンフロー）の高精度な推定によって画素値の予測誤差を小さくすることで、圧縮率を向上させています。データ圧縮における映像フレームと奥行きマップの送信順序の観点から、段階的にこれらの動きを推定する方法を提案しました。
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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、本研究は映像データ圧縮符号化の研究分野とコンピュータビジョンの研究分野との横断的テーマであり、それぞれの技術をうまく融合させることで新たな価値を実現しているため、両分野の学術的発展にも寄与することが考えられます。また、工学的・社会的意義として、本研究成果は、将来の立体テレビジョン放送や映像配信、ビデオ撮影など広く一般社会に普及するであろう技術の基盤となりうることが挙げられます。
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