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17年度の研究成果を踏まえて、計算時間の短縮、および、提案手法の評価について技術検討を行った。特に、計算時間の短縮について、GPUs(Graphics Processing Units)を用いた変位計算アルゴリズムの実装が効果的であることを明らかにした。手書き文字の画像処理においては、個々のプロトタイプを格子状に連結した画像を作成することでメモリ効率が改善し、更なる加速が得られることを、国際会議Workshop on Image Registration in Deformable Environments 2006にて報告した(成果1)。また、画像中の物体の動きを測定するオプティカルフローへの応用についても調査を行い、研究成果を国際会議21-th International Conference of Image and vision computing New Zealand 2006にて報告した(成果2)。当初、GPUプログラミングには高級言語Cgを採用していたが、昨年後半に公開された開発環境CUDAを用いることも検討すべき課題であった。Cgに対するCUDAの利点は、コンピュータグラフィックスに関する予備知識を必要としないことである。CUDAを用いた画像処理に関する調査結果は、国際会議14-th international conference on Image Analysis and Processing 2007から既に採録通知を得ている(成果3)。また、ここらの研究成果については現在雑誌論文への投稿準備を進めている。17年度に実施にした民間企業の研究所でのヒアリングでは、高い鑑定精度や計算時間短縮とは別に、採算を含めたビジネスモデルの設計が重要であるとの助言を受けており、今後も引き続いてビジネスモデルを検討する予定である。
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