| 研究概要 |
実世界の3次元空間情報や画像・映像情報などが急速に増加している.大量の多次元実世界データの特徴量をもとめ,効率良く処理する手法として,「単純な補間」ではなく,「自然な補完」を実現する手法の確立を目指した.実世界データの自然な補完を実現するためには,データ全体を解析する必要があり,処理の効率化を避けては通れない.本研究課題では,効率化にあたって「SIMDプロセッサによる効率化」と「アルゴリズムによる効率化」という2つのアプローチを試みた.前者に関しては大規模ボリュームデータの描画方法を対象として,GPUの性能を十分に引き出すことのできる効率的な描画を実現した.後者に関しては顔形状の印象処理を対象とし,顔形状から見た目年齢の推定と魅力に関する解析を行い,見た目年齢を保存した魅力向上操作を実現することに成功した.
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