| 研究課題/領域番号 |
18H01463
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21040:制御およびシステム工学関連
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
瀬部 昇 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90216549)
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| 研究分担者 |
齊藤 剛史 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (10379654)
榎田 修一 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (40346862)
延山 英沢 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50205291)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2020年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2019年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2018年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
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| キーワード | オプティカルフロー / 動画像処理 / 状態推定 / 非線形オブザーバ / 無限次元系 / スパースモデリング / 非線形系 |
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| 研究成果の概要 |
画像中の物体の移動を表すベクトルをオプティカルフローという．本研究課題では，動的システム論を援用した推定法の推定精度向上が目的である．オプティカルフロー推定における問題点は，画像中で物体が隠された場合に，それまで見えていた(隠れていた)物体の輝度が画像中から消滅する(生成される)ことにある．本研究では，この消滅・生成される輝度も，動画の時系列データから直接的に推定を行う方法の原理的な提案を行った．また，オプティカルフロー推定と深層学習を組み合わせた手法の実システムへの応用も関連研究として実施した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
オプティカルフローは，画像処理に基づく物体認識に用いられていますが，その応用として動画の圧縮にも用いられています．この推定精度を向上することで，物体認識の精度を向上させることができ，例えば車載カメラによる歩行者の認識精度を向上させることができます．本研究課題は，背景とは違う動きをする物体のオプティカルフローの精度を向上させようとするものであり，このような目的に大きく貢献するものです．
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