1. 前のページに戻る

予測符号化説に基づいた深層学習ネットワークを用いた人間の視覚模倣手法の開発

研究課題

産学が連携した研究開発成果の展開 研究成果展開事業 研究成果最適展開支援プログラム(A-STEP) トライアウト トライアウト

体系的番号 JPMJTM20E9
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJTM20E9

研究代表者

渡辺 英治  基礎生物学研究所, 神経生理学研究室, 准教授

研究期間 (年度) 2020 – 2021
概要私たちは深層学習を応用して人の視覚を模倣できるAIシミュレーターのプロトタイプを完成させた。本AIは、従来のAIにはない機能として人の視覚上のエラーである動く錯視を再現することが可能で、人が苦手とする状況を評価することができる。本プロジェクトでは、その特性を活かして車載用のドライバー支援ツールの実用化へ向けた視覚模倣手法の開発研究を行う。本技術を実利用できるように、動く錯視以外にも、形、色、位置、サイズなどの錯視を再現できるように教師データの充実、アルゴリズムの最適化を行っていく。本技術は、運転支援システムの高度化、運転支援システム開発時の支援などに幅広く活用できると期待している。

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2020-12-16   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

サービス概要 よくある質問 利用規約

Powered by NII jst