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画像による人物同定やウェブ上の映像検索では映像照合が重要な技術であるが、位置ずれや照明変動により、映像が空間・時間・色空間上で変形することが問題となる。本研究ではこの問題を解決するために、空間・時間・色の各変形場と、変形前の位置の合った映像ペアに分離する多元位置合わせモデルを構築し、変形場自体にも照合の手がかりがあると考え、変形場を後段の映像照合にも直接的に利用する。
映像照合における多元位置合わせ、変形場の利用は一定の新規性がある。近年の深層学習の進展を踏まえての提案であり、提案の位置づけは適切である。応募者らのこれまでの研究に基づいており、研究遂行能力は高いと判断される。海外の他機関と比較して200倍規模の歩行データの所有は優位性があり、実現した場合、歩容鑑定に関して貢献度は高い。
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