映像のセグメンテーションと認識
概要
映像セグメンテーションは、動画像中の各ピクセルを意味的なカテゴリに分類し、物体の領域を正確に抽出する技術です。静止画像のセグメンテーションと異なり、映像では時間軸に沿った一貫性を保ちながら処理を行う必要があります。
本研究では、映像中の物体をフレーム間で一貫して追跡・セグメンテーションし、高精度な認識を実現する技術を開発しています。ビデオインスタンスセグメンテーション、時空間的特徴抽出、リアルタイム処理など、最先端の深層学習技術を活用することで、動的な環境下での物体認識の精度と効率を向上させています。
研究内容
ビデオインスタンスセグメンテーション
映像中の各物体インスタンスをピクセルレベルで識別し、時間軸に沿って追跡します。
時空間的特徴抽出
3D CNNやビデオトランスフォーマーを用いて、空間的特徴と時間的動きの両方を効果的に捉えます。
リアルタイム処理
効率的なネットワーク設計と推論最適化により、リアルタイム映像セグメンテーションを実現します。
応用分野
- 自動運転（歩行者・車両追跡）
- スポーツ解析（選手の動き追跡）
- 医療画像解析（手術映像の解析）
- 映像編集（自動マスキング）
期待される成果
高精度な映像セグメンテーション技術により、自動運転の安全性向上や、映像コンテンツ制作の効率化など、多様な分野での応用が期待されます。