２種類の深層学習とネットワーク通信でDR（隠消現実）を実現

<plone.namedfile.file.NamedBlobImage object at 0x7f17b4d30a50 oid 0x38d0cb in <Connection at 7f1869fa4bb0>>

2022-07-29

engineering

{'items': [{'key': 'ba3e5', 'term': '隠消現実（DR: Diminished Reality）', 'description': {'blocks': [{'key': 'berb7', 'text': '現実空間に存在する物体を他の物体で仮想的に隠す、塗りつぶす、色情報を間引くなどして、存在しないように見せること。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'ng3h', 'term': '敵対的生成ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Network）', 'description': {'blocks': [{'key': '66jvh', 'text': '生成モデルの一種であり、入力されたデータから現実に存在しないそれらしい画像を生成したり、ある特徴に沿って入力されたデータを変換したりする技術。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '4ufd8', 'term': 'セマンティックセグメンテーション', 'description': {'blocks': [{'key': 'cumdb', 'text': '画像（フレーム）内のそれぞれの画素に含まれる物体の種類（クラス）を判別し、その判別したクラスに応じて画素を事前に指定した色で塗りつぶす技術。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['eng']

['菊池拓哉', '福田知弘', '矢吹信喜']

本研究は、環境工学分野(環境設計)とコンピュータサイエンス(情報学)にまたがる学際領域で、実問題を解決するために、菊池さんや矢吹教授と取り組んだ内容です。都市景観検討における課題の整理と、その課題を解決するための、隠消現実(DR)、深層学習（セマンティックセグメンテーションとGAN）、色の知覚的な違いを定量的に評価することなど幅広い分野の知見を理解しながら実装と実験を行い、一定の研究成果としてまとめ上げることは苦労しました。研究成果が、生活の質向上に向けて、まちづくりや景観・環境アセスメント分野をはじめとする社会実装や、建築・建設分野のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関する産業化につながれば幸いです。

https://researchmap.jp/tomohirofukuda/avatar.png

福田知弘

准教授

工学研究科

https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/d2782e4b9c864b39.html?k=%E7%A6%8F%E7%94%B0%E7%9F%A5%E5%BC%98