2022 年度研究成果報告書

動画像理解のための深層状態空間モデリング法の展開

研究課題

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研究課題/領域番号	19K12039
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	千葉大学
研究代表者	川本一彦千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (30345376)
研究期間 (年度)	2019-04-01 – 2023-03-31
キーワード	状態空間モデル / 深層学習
研究成果の概要	深層学習と状態空間モデルの統合に基づく動画理解の課題に取り組みました。まず、深層マルコフモデルを導入し、カオスダイナミクスの予測、行動認識や動画生成のための深層モデルも開発した。次に、時系列と空間データを扱う2D畳み込みニューラルマルコフモデルを開発し、動画生成や行動認識の深層モデルを開発した。そして、動画生成の制御を可能にする深層モデルの構築に取り組み、ゼロショット画像生成を開発しました。さらに、動画像に含まれる静的特徴と動的特徴を分離する逐次変分オートエンコーダを開発した。以上の研究により、本研究のの有効性を実証した。
自由記述の分野	コンピュータビジョン
研究成果の学術的意義や社会的意義	深層学習モデルと状態空間モデルの統合により、コンピュータビジョンにおける動画像理解タスクを適切にモデル化でき、行動認識、人物追跡、動画生成といったタスクがより精度高く、効率的に行えるようになる。これは、監視システム、自動運転車、ロボティクスなどの分野に貢献できる。また、動画生成技術は、エンターテイメントや広告への応用も期待できる。