| 研究課題/領域番号 |
19300023
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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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| 研究分野 |
メディア情報学・データベース
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山口 泰 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 教授 (80210376)
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| 研究分担者 |
金井 崇 (金井 京) 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 准教授 (60312261)
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| 連携研究者 |
金井 崇 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 准教授 (60312261)
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| 研究期間 (年度) |
2007 – 2009
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| 研究課題ステータス |
完了 (2009年度)
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| 配分額 *注記 |
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
2009年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2008年度: 8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)
2007年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
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| キーワード | グラフィクス / 実世界情報処理 / メディア情報処理 / 並列計算 / 多次元データ |
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| 研究概要 |
実世界の3次元空間情報や画像・映像情報などが急速に増加している.大量の多次元実世界データの特徴量をもとめ,効率良く処理する手法として,「単純な補間」ではなく,「自然な補完」を実現する手法の確立を目指した.実世界データの自然な補完を実現するためには,データ全体を解析する必要があり,処理の効率化を避けては通れない.本研究課題では,効率化にあたって「SIMDプロセッサによる効率化」と「アルゴリズムによる効率化」という2つのアプローチを試みた.前者に関しては大規模ボリュームデータの描画方法を対象として,GPUの性能を十分に引き出すことのできる効率的な描画を実現した.後者に関しては顔形状の印象処理を対象とし,顔形状から見た目年齢の推定と魅力に関する解析を行い,見た目年齢を保存した魅力向上操作を実現することに成功した.
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