| 研究課題/領域番号 |
19K12060
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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61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 山梨英和大学 |
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研究代表者 |
稲積 泰宏 山梨英和大学, 人間文化学部, 准教授 (30367255)
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| 研究分担者 |
松田 崇弘 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (50314381)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | QoE / ユーザの価値観 / コンテキスト / 自由視点映像 / データセット / HCI / 自習視点映像 / イマーシブメディア |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、「画素の集合に基づく既存のQoE評価手法が適用できない、複合的要素を考慮した自由視点映像のQoE評価を構築するためには、どのような発想の転換が必要か？」という問いの解決に向けて、意味情報に基づくQoE評価の確立を行い、初期視点推薦システムを構築することで実利用での性能評価を行う。そのためには、従来のQoE評価とは異なる理論的なアプローチをとる。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、自由視点映像の応用技術に対する、ユーザの使い勝手を考慮したQoEを推定することである。そこで、本研究では、異なる視点の映像間で連結する意味情報を考える。自由視点映像の三次元空間を意味情報として表現することにより、意味情報に基づくQoE評価手法を開発するために、静止画像を対象として深層学習を用いた意味情報の抽出アルゴリズムの実装を行なった。これにより、静止画像に対する客観的なQoE評価モデルを構築することが可能となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、「画素集合の比較」ではなく「意味情報の比較」によるQoE評価モデルを実装することが可能となった。この知見は、自由視点映像だけではなく、あらゆる映像信号処理の問題を「意味情報の比較」に捉え直す可能性があり、応用範囲が広いと考えられる。
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