2017 Fiscal Year Research-status Report
圧縮センシングとスパース表現の実時間処理技術の研究
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16K00335
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| Research Institution | The University of Aizu |
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Principal Investigator |
丁 数学 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (80372829)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | スパース表現 / 圧縮センシング / デバイスフリー定位 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1) We proposed a method to solve the device-free localization (DFL) problem that is able to detect spatial obstruction via wireless network. The proposed approach is validated on real-world datasets and has the potential to be adopted flexibly in DFL applications. Was published in IEEE Sensors Journal, Vol. 17, No. 17, pp. 5599-5608 (Sept. 2017).
2) We proposed an outlier suppression approach via non-convex robust principal component analysis (Robust PCA). This framework creates opportunities to safely perform localization with dimension reduction, which has well-known fragile characteristics in the presence of outliers. Was published in IEEE Sensors Journal, Vol. 17, No. 21, pp. 7053-7063 (Nov. 2017).
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
According with the plan for FY 2017, the research should be on the applications of sparse representation and dictionary learning. We have worked out several such applications as shown in "2017年研究実績の概要”。Besides these, we also continued the researches on the new algorithms for sparse representation and dictionary learning.
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| Strategy for Future Research Activity |
1) We shall continue the research for new algorithms of sparse and dictionary leaning, especially for the nonnegative signal or data.
2) We shall apply our algorithms for Device-Free Localization with wireless transmitters/receivers, which is an important engineering problem.
3) We shall try to research on the relationship of dictionary leaning problem and Deep leaning.
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| Causes of Carryover |
（理由）次の年度、雑誌と国際会議での発表、実験の実施は最初の計画より多いので、一定の経費を次年度に使用していただきます。
（使用計画）各研究者用パーソナルコンピュータは現有のものを使用する予定であるが、実験とDeep Leaningの研究用のGPUコンピュータが必要であるので、追加する予定です。
実験システムに関する改造修理費として、圧縮センシングとスパース表現の実時間処理技術についての評価テストなどの目的で、できるだけ現有のものを使用し節約する予定であるが、実験項目を変更するために改造と修理が必要である場合はそれための費用がかかる。学会と雑誌での学術発表のとき登録費や旅費、Paper Chargeなどで研究費も使う予定である。謝金・研究補助としては主に大学院生の研究補助の費用となる。研究の評価と実験、特に、音源分離に関する心理テストでは多数の被験者を集めるため大学院生の研究補助が重要である。会津大学において、院生の時給が1,000円となっているので、この基準と必要時間数で支払う。
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