| 研究課題/領域番号 |
20H04201
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
大町 真一郎 東北大学, 工学研究科, 教授 (30250856)
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| 研究分担者 |
宮崎 智 東北大学, 工学研究科, 助教 (10755101)
大町 方子 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (90316448)
菅谷 至寛 東北大学, 工学研究科, 准教授 (80323062)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2022年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
2021年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2020年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 映像符号化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日々爆発的に生成され続けるデータの量は保存できるストレージの量をはるかに超えており、膨大なデータの中から真に必要なデータのみを残していく技術を開発することは喫緊の課題である。本研究課題では、映像データを対象とし、映像から重要領域を検出し、映像としての価値や必要な情報を損なわずに高圧縮を実現する技術を開発する。
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| 研究成果の概要 |
映像から重要領域を検出し、映像としての価値や必要な情報を損なわずに高圧縮を実現する技術を開発することを目的として研究を行った。映像全体の品質を保つ映像符号化のこれまでの流れとは異なり、映像としての価値や必要な情報を損なわずに高圧縮を目指す点に大きな特徴がある。その結果、画像中の重要領域を検出する技術、画像の視認性を評価する技術、機械学習を用いた高圧縮画像符号化技術などを開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人が生成するデータの量は爆発的に増加している。その中でも映像データはインターネットトラフィックの8割を占めており、効率的な保存や伝送が求められている。本研究は画像中の各領域の重要度の推定法や視認性を評価する指標を開発し、映像中から真に必要な情報を残しつつ高圧縮するための手法を開発したものである。映像通信の効率を向上させることが可能となり、様々な場面において映像データを有効活用するための基盤技術となり得る。
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