| 研究課題/領域番号 |
25K15155
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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 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
WANG YU 一橋大学, 情報基盤センター, 准教授 (60724169)
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| 研究分担者 |
加藤 ジェーン 高知工科大学, データ&イノベーション学群, 教授 (70251882)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 人物属性の詳細認識 / 画像認識 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は，監視映像において「中肉中背の中年男性」や「前かがみで歩く年配女性」といった高度な人物検索を実現するため，人物属性(外観的属性と行動属性)の詳細認識技術の確立を目的とする．監視映像に特有の低品質問題(低解像度,低フレームレート,狭いダイナミックレンジ)と，詳細認識に伴う難しさ(カテゴリ間の視覚的差異が小さい)を同時に克服するため，本研究では， ①静的・動的情報の両方を含む新しいデータ型「スニペット」，②外観・動き・姿勢などの視覚特徴を抽出・統合するマルチビュー深層モデル，③属性ごとに訓練した深層モデル群を確率依存関係に基ついて共同訓練できるハイブリッドモデルを用いる。
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