| 研究課題/領域番号 |
22K12081
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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 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
小篠 裕子 東京電機大学, システムデザイン工学部, 准教授 (20782098)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024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)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ハイパースペクトル画像 / ハイパースペクトルセンシング / 画素毎分類 / VRシステム / ハイパースペクトル / 三次元モデル / 色空間 / コンピュータビジョン / 色知覚 / VR |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，これまでのコンピュータビジョン（以下CV）技術では，実現することが困難であった様々な課題について，ハイパースペクトル画像（以下HS画像）を利用した解決手法を検討，提案し，HS画像の可能性と問題を明らかにする．本成果は，画像理解と画像表示の双方に大きな技術変革をもたらす可能性があり，自動運転やスマート農業，医療にわたる広範な応用領域が想定される．
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| 研究成果の概要 |
ハイパースペクトル画像の実応用とサイバー環世界構築に取り組んだ。実応用面では、手の画素毎分類と血管領域を用いた人物認証技術を開発し、ハンドクリームの影響評価によりロバスト性を高めた。また、路面状態の高精度分類やペンギン個体識別データセットの構築により新たな応用領域を開拓した。
サイバー環世界構築では、三次元画像モデルとNeRFによる点群化技術で現実空間の高忠実度再現を実現し、ユーザーの雰囲気選択に適応するシーンデザインや色知覚の個人差を学習するデジタルツイン技術を確立した。これにより、ハイパースペクトル情報を活用した高精度なサイバー環世界の実用化への道筋を形成した
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、ハイパースペクトル画像とサイバー環世界という先端技術を融合させ、学術的・社会的に大きな意義を持つ。
学術的には、ハイパースペクトル画像による高精度な生体・環境認識や、NeRF等を用いた高忠実度なサイバー空間構築技術を確立しました。これは、画像解析や三次元モデリングの新たな地平を拓くものである。
社会的には、個人認証、自動運転支援、インフラ管理、生態調査など、幅広い分野での実用化が期待される。また、現実とデジタルを融合したサイバー環世界は、新たなユーザー体験や産業のDXを推進し、安全で豊かな社会の実現に貢献することが期待できる。
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