生成画像のバリエーション改善に着目した海底画像の基質自動判別の高度化

• 研究課題/領域番号: 25K15159
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 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: 琉球大学
• 研究代表者: 野崎 真也 琉球大学, 工学部, 准教授 (00390568)
• 研究分担者: 坂巻 隆史 東北大学, 工学研究科, 准教授 (60542074)
• 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: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 深層学習 / コドラート / GAN

研究開始時の研究の概要

環境モニタリングにおいて、生物の種類、量を把握する手法としてコドラート法がある。これは数点の調査点にて海底に正方形枠を設けて撮影し、その枠内での生物の種類と量について研究者が目視で確認して調査対象における生息する生物と種類と量を把握する手法であるが、目視により判別するので、多大な労力を時間を要する。
本研究ではそれを自動化するためにAIの一種である深層学習ベースの手法で行っていたが十分ではなかった。また、生成画像の手法を適用する試みも行われているが十分な改善には至っていない。そこで本研究ではこの問題点である生成画像の手法および学習用画像の再構築を行うことにより精度向上を行う。