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Stochastic non-decomposition based tensor restoration and its application to image and signal processing

Research Project

Project/Area Number 19K04377
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
Research InstitutionChiba Institute of Technology

Principal Investigator

Takamichi Miyata  千葉工業大学, 先進工学部, 教授 (90431999)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywordsテンソル復元 / 画像処理 / 信号処理 / 確率的最適化 / テンソル
Outline of Research at the Start

カメラやセンサによって取得した多次元信号データには欠損やノイズなどの劣化が発生し,データからの認識や知識獲得を妨げる要因となる.一方で,そのような劣化を除去するための既存手法は計算量やメモリ使用量が大きいという問題があった.本課題では,多次元信号の復元に必要な計算量やメモリ使用量を大幅に改善する新規のアルゴリズムを開発することを目的とする.これにより,少数のデータからの認識や知識発見が可能となる.

Outline of Final Research Achievements

Multidimensional signals captured by cameras and sensors, as well as Internet traffic data, may contain degradations such as missing data and noise. Such degradation is a major factor preventing effective use of signals and data, i.e., recognition and knowledge acquisition from the data. To solve this problem, we proposed a method to significantly improve the computational complexity and memory usage of the tensor restoration algorithm without sacrificing the restoration performance by applying a stochastic optimization framework to the non-decomposition tensor restoration algorithm. This framework achieves low-rank tensor approximation with low computational complexity. As a result, the proposed method outperforms existing methods in image restoration and Internet traffic restoration.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本課題によって得られた研究成果の学術的意義としては非分解型・確率的テンソル復元を実際の問題に応用した多数のアルゴリズムを提案したことや,その際に用いたテンソルノルムの非凸拡張間の関係を明確にしたことなどが挙げられる.また,このような学術的成果は今後,非分解型テンソル復元を自動運転などに用いられる画像認識AIのための前処理や,医療,天文学などの幅広い分野にも応用可能であることから,社会的意義も大きいといえる.

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (31 results)

All 2023 2022 2021 2020 2019

All Journal Article (5 results) (of which Peer Reviewed: 5 results,  Open Access: 3 results) Presentation (26 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Invited: 1 results)

  • [Journal Article] Training of Perceptual Image Denoising Network with Weighted Sum of IQA Methods2023

    • Author(s)
      Miyata Takamichi
    • Journal Title

      2023 IEEE 20th Consumer Communications & Networking Conference (CCNC)

      Volume: - Pages: 658-659

    • DOI

      10.1109/ccnc51644.2023.10059768

    • Related Report
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  • [Journal Article] Traffic Matrix Completion by Weighted Tensor Nuclear Norm Minimization2023

    • Author(s)
      Miyata Takamichi
    • Journal Title

      2023 IEEE 20th Consumer Communications & Networking Conference (CCNC)

      Volume: - Pages: 698-699

    • DOI

      10.1109/ccnc51644.2023.10060087

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  • [Journal Article] Recovering Texture with a Denoising-Process-Aware LMMSE Filter2021

    • Author(s)
      Saito Yuta、Miyata Takamichi
    • Journal Title

      MDPI Signals

      Volume: 2 Issue: 2 Pages: 286-303

    • DOI

      10.3390/signals2020019

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    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] On the Synergy between Nonconvex Extensions ofthe Tensor Nuclear Norm for Tensor Recovery2021

    • Author(s)
      Kaito Hosono,Shunsuke Ono,Takamichi Miyata
    • Journal Title

      MDPI Signals

      Volume: 2 Issue: 1 Pages: 108-121

    • DOI

      10.3390/signals2010010

    • Related Report
      2020 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Weighted Tensor Nuclear Norm Minimization for Color Image Restoration2019

    • Author(s)
      Hosono Kaito、Ono Shunsuke、Miyata Takamichi
    • Journal Title

      IEEE Access

      Volume: 7 Pages: 88768-88776

    • DOI

      10.1109/access.2019.2926507

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      Kei Mamiya,Takamichi Miyata
    • Organizer
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Published: 2019-04-18   Modified: 2024-01-30  

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