| 研究課題/領域番号 |
25280088
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
山内 寛紀 立命館大学, 理工学部, 教授 (10288623)
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| 研究分担者 |
泉 知論 立命館大学, 理工学部, 准教授 (30303887)
福水 洋平 立命館大学, 理工学部, 准教授 (60467008)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
15,470千円 (直接経費: 11,900千円、間接経費: 3,570千円)
2015年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2014年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2013年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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| キーワード | 画像鑑定 / 画像鮮明化 / ３Ｄスーパーインポーズ / 歩容認証 / 劣化数字認識 / 3Dスーパーインポーズ / 歩容の異同識別 / 人物間接モデル / アバター生成 / 顔と身体の異同識別 / ナンバープレート読み取り / 犯罪捜査 / 防犯カメラ / ３Dインポーズ / 画像超解像 / 人物異同識別 / 歩容識別 / ビッグデータ / 絶対類似性判断 / 超解像 / ３Ｄインポーズ / 画像処理Viewer / 人物検出 / 人物姿勢推定 |
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| 研究成果の概要 |
４つの成果を挙げた。第１は、劣化の強い顔画像を大幅に改善し顔の異同識別の精度を向上させたこと。第２は、３Ｄスーパーインポーズによる顔の異同識別において、類似性を確率的に扱えるようにしたこと。第３は、歩容認証による異同識別において、類似性を確率的に扱えるようにしたこと。第４は、ナンバープレート認証の認識精度を向上させたことである。
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