| 研究課題/領域番号 |
24K22318
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
鄭 銀強 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (30756896)
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| 研究分担者 |
高谷 剛志 筑波大学, システム情報系, 助教 (90809758)
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| 研究期間 (年度) |
2024-06-28 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2024年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | コンピュータビジョン / イメージング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在，視覚AIシステムの学習に用いられるデータのほとんどは大衆的なローリングシャッタ方式CMOSセンサによって取得されているため，低感度・低速度・低階調のデータに大きく依存しており，優れた深層学習技術であっても大きな制限を受けている．そこで，本研究では，現状のCMOSセンサが持つ高い空間解像度と低い製造コストを維持しつつ，デメリットを解消した，高解像度・高感度・高速度・高階調の4 つを共立する革新的な画像センシング基盤として，新しいCMOSセンサ設計と最適な画像の認識・理解技術を並行開拓する．
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