| 研究課題/領域番号 |
21H03457
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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 |
青木 孝文 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80241529)
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| 研究分担者 |
伊藤 康一 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (70400299)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2023年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2022年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2021年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| キーワード | 画像，文章，音声等認識 / バイオメトリクス / 画像照合 / ディジタル信号処理 / 機械学習 / 移送限定相関法 / 人工物メトリクス / 位相限定相関法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
画像に含まれる生体／人工物について，対象固有の特徴量（ID情報）を抽出し，識別・分類・加工・保護するとともに，そのID情報を転写した新たな画像を合成するなど，一連の基本操作を体系化し，基本操作アルゴリズムライブラリを整備する．その際に，GPUやFPGAなどを用いたメニーコアアーキテクチャへの実装についても検討する．これに基づき7つの分野の応用研究を行い，有効性を実証する．
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，画像に含まれる生体／人工物について，対象固有の特徴量（ID情報）を抽出し，識別・分類・加工・保護するとともに，そのID情報を転写した新たな画像を合成するなど，一連の基本操作を体系化したバイオメトリクス／人工物メトリクスの方法論（フレームワーク）を検討した．さらに，本フレームワークを，手や顔を対象とする各種のバイトメトリクス，なりすまし検知，テンプレート保護，医用画像解析，法医学的個人識別，物体指紋技術などに適用し有効性を実証した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題の推進によって得られた，画像中の生体／人工物について，対象固有のID情報を特徴量として抽出し，識別・分類・加工・保護などを行い，さらには生成ネットワーク等を活用して，ID情報を転写した新たな画像を合成するフレームワークは，バイオメトリクス／人工物メトリクスの新しい研究の潮流となった．また，所有物などに固有のID情報を付加できる認証可能アバターの研究は，認証を基本とするサービス提供が拡大している社会に少なからず貢献したと考える．
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