• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2023 年度 研究成果報告書

画像に基づくバイオ・人工物メトリクスの統合的フレームワークの確立

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 21H03457
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 小区分61010:知覚情報処理関連
研究機関東北大学

研究代表者

青木 孝文  東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80241529)

研究分担者 伊藤 康一  東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (70400299)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード画像,文章,音声等認識 / バイオメトリクス / 画像照合 / ディジタル信号処理 / 機械学習
研究成果の概要

本研究課題では,画像に含まれる生体/人工物について,対象固有の特徴量(ID情報)を抽出し,識別・分類・加工・保護するとともに,そのID情報を転写した新たな画像を合成するなど,一連の基本操作を体系化したバイオメトリクス/人工物メトリクスの方法論(フレームワーク)を検討した.さらに,本フレームワークを,手や顔を対象とする各種のバイトメトリクス,なりすまし検知,テンプレート保護,医用画像解析,法医学的個人識別,物体指紋技術などに適用し有効性を実証した.

自由記述の分野

計算機システム

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究課題の推進によって得られた,画像中の生体/人工物について,対象固有のID情報を特徴量として抽出し,識別・分類・加工・保護などを行い,さらには生成ネットワーク等を活用して,ID情報を転写した新たな画像を合成するフレームワークは,バイオメトリクス/人工物メトリクスの新しい研究の潮流となった.また,所有物などに固有のID情報を付加できる認証可能アバターの研究は,認証を基本とするサービス提供が拡大している社会に少なからず貢献したと考える.

URL: 

公開日: 2025-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi