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物体認識に適した高効率な点群の圧縮符号化

研究課題

研究課題/領域番号 25K15163
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
研究機関工学院大学

研究代表者

木全 英明  工学院大学, 情報学部, 教授 (80913582)

研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2029-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2028年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
キーワード点群 / ポイントクラウド / 符号化 / 深層学習 / 物体認識
研究開始時の研究の概要

実世界にある物体の形をサイバー空間で利用するために,物体の3次元位置と形状を表す点群(ポイントクラウド)が増加しており,高効率な圧縮符号化が検討されている.機械が点群から様々な物体を認識する目的においては,圧縮されたデータにおいても高い認識精度を持つことが期待される.しかしながら,物体認識に適した形で点群を圧縮する手法について十分に解明されていない.本研究では,物体認識のための特徴量に着目して,物体認識に適した圧縮符号化手法を確立する(令和7,8年度).また圧縮符号化データからも計算量少なく物体認識を可能とするための圧縮符号化手法を確立する(令和9,10年度).

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公開日: 2025-04-17   更新日: 2025-06-20  

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