| 研究課題/領域番号 |
21K11964
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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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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
井上 光平 九州大学, 芸術工学研究院, 准教授 (70325570)
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| 研究分担者 |
原 健二 九州大学, 芸術工学研究院, 教授 (50380712)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | クラスタリング / 画像処理 / 非写実的レンダリング |
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| 研究成果の概要 |
クラスタリングは、教師データを用いずにデータを自動分類できることから、幅広い分野で用いられており、これまでに様々なクラスタリング技術が開発されているが、それらの技術手法の体系化は十分には進んでいない。そこで本研究では、クラスタリング技術全体の体系化により、クラスタリング技術全体の利便性の向上、新手法の開発への展開を期待し、クラスタリング技術間の関係の解明とその応用などに取り組んだ。具体的には、ノンフォトリアリスティックハーフトーニングや画像処理の新しい方法を開発した。これらの方法も、クラスタリングという視点で眺めると、統一的に解釈することができる。
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| 自由記述の分野 |
パターン認識、画像処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
クラスタリングは、データ要約のための基本的技術の一つであり、多くの分野で利用されている。個々の分野で開発された方法を統一的な視点で眺め、それぞれの方法の相違点を明らかにすることは、各方法をより深く理解するのに役立つだけでなく、新たな方法を生み出すきっかけにもなる。
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