| 研究課題/領域番号 |
21K11964
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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 |
井上 光平 九州大学, 芸術工学研究院, 准教授 (70325570)
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| 研究分担者 |
原 健二 九州大学, 芸術工学研究院, 教授 (50380712)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021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 | クラスタリング / 画像処理 / 非写実的レンダリング / 分野横断 / アルゴリズム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、クラスタリングを取り巻く複雑化した状況に着目し、そこに俯瞰的な視点を提供することによって、クラスタリング技術の体系化に寄与することを目的とする。そこでまず、異なる分野に点在する技術の間にある関係を明らかにする。これは点と点をつなぐ線を探す作業である。俯瞰的な視点はこの作業を容易にし、これまで知られていなかった関係を発見するのに役立つと期待される。孤立する点と点の間に線を引いていき、最終的にはクラスタリング技術の有機的なネットワーク構造を構築したい。
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| 研究成果の概要 |
クラスタリングは、教師データを用いずにデータを自動分類できることから、幅広い分野で用いられており、これまでに様々なクラスタリング技術が開発されているが、それらの技術手法の体系化は十分には進んでいない。そこで本研究では、クラスタリング技術全体の体系化により、クラスタリング技術全体の利便性の向上、新手法の開発への展開を期待し、クラスタリング技術間の関係の解明とその応用などに取り組んだ。具体的には、ノンフォトリアリスティックハーフトーニングや画像処理の新しい方法を開発した。これらの方法も、クラスタリングという視点で眺めると、統一的に解釈することができる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
クラスタリングは、データ要約のための基本的技術の一つであり、多くの分野で利用されている。個々の分野で開発された方法を統一的な視点で眺め、それぞれの方法の相違点を明らかにすることは、各方法をより深く理解するのに役立つだけでなく、新たな方法を生み出すきっかけにもなる。
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