| 研究課題/領域番号 |
18K11338
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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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| 審査区分 |
小区分60100:計算科学関連
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| 研究機関 | 大分大学 |
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研究代表者 |
高見 利也 大分大学, 理工学部, 教授 (10270472)
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| 研究分担者 |
小林 泰三 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 学術研究員 (20467880)
下川 倫子 福岡工業大学, 工学部, 助教 (80554419)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 自己駆動粒子 / 時系列解析 / 映像分析 / 動的モード分解 / 統計モデル / 因果関係分析 / Shifted DMD / データ駆動型シミュレーション / データ駆動シミュレーション / 映像解析 |
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| 研究成果の概要 |
複雑な粒子系の運動のモデル化やパラメータ推定・シミュレーションの構築を目的として研究を実施した。まず、自己駆動粒子系の運動時系列を対象として分析し、動的モード分解を応用した手法によって運動の変化点を検出することができることを示した。さらに、実験映像を基にして時系列データの抽出を実施し、この運動を表現するための数理モデルの推定と、因果分析を含む統計解析を実施した。これにより、未知の運動現象に対しても映像から数理モデルの構築までの手順を確立することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
画像処理技術は大きく進んでおり、特に、物体の自動認識技術は近年格段に進歩してきた。本研究では、この画像処理技術を複雑な運動の分析に応用し、時系列解析の技術と合わせて数理モデル化を実施した。本研究で対象とした自己駆動粒子系は、動物や人の動きを表現するモデルとして利用される場合もあり、監視カメラや車載カメラで記録された映像の自動分析などへと発展的に応用が可能な研究成果である。
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