Adaptive Video Streaming with Layered Neural Codecs for Both Machine and Human Vision

• 研究課題/領域番号: 25K15165
• 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: 法政大学
• 研究代表者: 周 金佳 法政大学, 理工学部, 准教授 (50723392)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: Video Coding

研究開始時の研究の概要

Video content is increasingly being watched not only by humans but also by machines.
One central problem is how to achieve high-efficiency data compression in a task-orientated and vision-orientated manner.
This research aims to develop a deep scalable video streaming with layered neural codecs to support data compression for both machine ad human vision.