このたび、弊社社員が執筆した研究論文が、国際学術誌に掲載されましたのでお知らせいたします。
本論文は、画像認識分野における最新の深層学習技術を活用し、眼球の強膜（白目）領域の高精度なセグメンテーション手法を提案するものです。特に、Vision Transformer（Swin Transformer）と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を組み合わせたハイブリッド構造により、従来手法では課題となっていた低コントラストや遮蔽環境下での認識精度向上を実現しています。
本研究は、生体認証やセキュリティ分野への応用が期待される技術領域において、精度および汎用性の両面で有用な成果を示すものです。
当社は今後も、最先端のAI技術に関する研究開発を推進し、社会および産業への価値提供に取り組んでまいります。
論文情報
論文タイトル：SwinDANet: leveraging swin transformers with context-aware attention for precise sclera segmentation
掲載誌：Signal, Image and Video Processing（Springer）
掲載日：2026年1月9日
論文URL： https://link.springer.com/article/10.1007/s11760-025-05058-8