モダリティを横断するロバストな画像対応付け技術の体系化

• 研究課題/領域番号: 25K03131
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61010:知覚情報処理関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 青木 孝文 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80241529)
• 研究分担者: 伊藤 康一 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (70400299)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円); 2026年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円); 2025年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
• キーワード: 画像，文章，音声等認識 / 画像照合 / バイオメトリクス / 3次元復元 / 医用画像処理

研究開始時の研究の概要

本研究グループでは，画像の位相情報を用いてサブピクセル分解能の対応付けを可能にする位相限定相関法を開発し，その有効性を応用研究を通して実証してきた．現実の応用では，領域ごとに技術的な要求も多様化しており，対象に応じて異なる対応付け手法を組み合わせるアドホックな課題解決が必要である．本研究では，従来の汎用特徴に基づく手法と最新の深層学習ベースの手法を統合することで，一般の多次元信号を対象としたロバストかつ高精度な対応付けのフレームワークを体系化し，各応用領域における有効性を検証する．発展的な課題として，異なるモダリティ間の対応付けタスクを定義し，それらを系統的に取り扱う方法論についても検討する．