| 研究課題/領域番号 |
20K19825
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
岩口 尭史 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (50845526)
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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 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | コンピュータビジョン / 光伝播解析 / 深層学習 / ドメイン適応 / 光伝播計測 / 照度差ステレオ / 多重化計測 / パターン最適化 / 陰影解析 / 深層学習による計測パターン最適化 / 屈折除去 / コースティクス / コンピュテーショナルフォトグラフィ / 表面下散乱 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，撮影画像からの解析が困難な生体の表面下構造・生体情報を獲得するための光伝播計測・解析手法を確立することである．
まず，実物体の光伝播解析について基礎解析を行った後，光源，撮像系からなる最適な計測装置を設計を検討し，多次元光伝播を効率的に計測する手法の研究に取り組む．
また，解析についてはデータ駆動型の機械学習に基づくアプローチをとり，光伝播に適した特徴抽出手法や，機械学習の実現に重要なデータセットの構築手法について検討を行う．
さらに，応用研究における実用性を重視し，医療分野，農業分野における網羅的なデータベースを作成することを目標とする．
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| 研究成果の概要 |
本研究では従来は光散乱により解析が難しかった生体組織に対して，コンピュータビジョンと機械学習により光学計測手法により内部組織の可視化，および，形状再構成することを目的とする．本研究を通じて，プロジェクタを利用したパターン光投影により散乱体内部構造を計測する手法，および，観測画像を用いた内部構造の推定アルゴリズムを提案した．また，機械学習のためのデータセットを生成手法についても研究を行い，理想的なコンピュータグラフィックスによる合成データを利用しながらも実環境計測に耐えるモデル学習を行う手法を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
光散乱は本研究で主として取り上げた生体のほか，プラスチックや植物など多くの半透明物体で起こる現象である．提案する光学計測手法はカメラやプロジェクタで実現可能であるため，手軽に計測環境を構築可能であり，家庭内における簡易な診断や生産現場での検査など幅広い応用が期待できる．また，物理モデルを考慮した合成画像データセット構築手法は，合成データによる学習で実環境利用を実現するものであり，深層機械学習の応用範囲の拡大に寄与するものである．
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