確率的例示特徴生成による次世代動画像高品質化フレームワークの創出

• 研究課題/領域番号: 25K15174
• 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: 筑波大学
• 研究代表者: 飯塚 里志 筑波大学, システム情報系, 准教授 (30755153)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 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: 深層学習 / 画像変換 / 生成モデル / 画像高品質化

研究開始時の研究の概要

本研究では、確率的生成モデルをベースとした例示特徴の取得フレームワークを構築し、その例示特徴を効果的に出力に反映させる画像変換ネットワークの設計、および効果的な学習アルゴリズムの開発に取り組むことで、新たな動画像コンテンツ高品質化フレームワークを確立する。これを多種多様な実社会の動画像データに応用することで、汎用的で信頼性の高い深層学習技術の実現を目指す。