| 研究課題/領域番号 |
16K00222
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 室蘭工業大学 |
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研究代表者 |
塩谷 浩之 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (90271642)
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| 研究分担者 |
郷原 一寿 北海道大学, 工学研究院, 教授 (40153746)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 回折イメージング / フーリエ逆問題 / 複素位相回復 / クラスタリング |
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| 研究成果の概要 |
失われた位相を回復して実像を復元する手法を回折イメージングという。複素物体のイメージングが可能となると観察できる対象は広がる。複素位相回復で物体領域を事前に与えない手法を確立のためには，物体領域を求める必要がある。物体領域推定問題を実空間における領域の分類問題に帰着し，データクラスタリング手法を適用した。さらに実空間における基盤的な拘束条件を同時に適用することで，複素物体の回折パターンからの位相回復のための手法開発に進展を与えた。
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| 自由記述の分野 |
情報数理工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
計測によって強度は得られるが位相は失われることを位相問題という。周期性のある対象はその位相を経ずに対象の構造が得られるが，非周期であれば位相を回復する手段が必要となる。位相問題の設定で，対象が複素である問題は数学的にも難しい部類の問題である。そのような問題に対して，物体領域を得る方法の開発のために，物理系の領域ではなく，情報科学による手法で対応して研究を進めた。自然科学の研究に，最近のデータサイエンスやＡＩなどの情報学研究を役立てられた事例であり，情報の他分野における利活用の事例の一つとなった。
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