| 研究課題/領域番号 |
18H03265
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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61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 立命館大学 (2021-2022)
奈良先端科学技術大学院大学 (2018-2020) |
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研究代表者 |
田中 賢一郎 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (60803244)
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| 研究分担者 |
青砥 隆仁 筑波大学, システム情報系, 助教 (00785462)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2021年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2020年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2019年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2018年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | コンピューテーショナルフォトグラフィ / コンピュテーショナルフォトグラフィ / コンピュータビジョン |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，カメラを用いてシーンを理解するコンピュータビジョン研究の新たな展開として，ナノ秒時間相関画像を用いた新しいコンピュータビジョンの枠組みである「時間相関ビジョン」の確立を目指し，研究を実施した．実際に動作可能な時空間変調計測システムを構築し，その性能を評価するとともに，これまで難しかった対象の3次元形状計測や材質分類，画像の鮮明化などの問題へ応用し，時間相関画像を用いた新しいコンピュータビジョンが良い性能を出すことを示し，その可能性を確認することができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来のコンピュータビジョンの研究は，定常的な２次元画像を入力とすることを前提として進化してきた．しかしながら，定常的な画像は，カメラという計測デバイスの制約によるものにすぎず，シーンの認識・理解に最適なわけではない．本研究では，光の軌跡さえ可視化可能なナノ秒単位の超高速な光の過渡応答に基づく画像理解である「時間相関ビジョン」を提案した．光の過渡応答は，物体の物性や形状，内部状態などの情報と密接に関連しているため，シーン理解の強力な手助けになる．光の時間的な応答をもとに問題を解決しようという，従来のシーン理解とは異なる角度からのアプローチであり，新しいコンピュータビジョンの潮流を開拓できた．
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