2020 Fiscal Year Research-status Report
Stochastic non-decomposition based tensor restoration and its application to image and signal processing
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19K04377
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| Research Institution | Chiba Institute of Technology |
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Principal Investigator |
宮田 高道 千葉工業大学, 先進工学部, 教授 (90431999)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 確率的最適化 / テンソル / 画像処理 / 信号処理 / テンソル復元 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
カメラやセンサによって取得した多次元信号やインターネットのトラフィックデータには，欠損やノイズなどの劣化が含まれることがある．そのような劣化は，信号・データの有効活用，すなわちデータからの認識や知識獲得を妨げる大きな要因となっている．本申請課題の目的は，低計算量で低ランクテンソル近似を実 現する枠組みである非分解型テンソル復元アルゴリズムに対し，さらに確率的最適化の枠組みを適用することにより，復元性能を犠牲にすることなく，テンソル復元アルゴリズムの計算量・メモリ使用量を大幅に改善する手法を提案することである． 本年度は，本研究の内容をさらに派生させ．これまで提案されたテンソルの非凸拡張手法の間に相乗効果があることを明らかとする研究を行い，その成果を論文誌（MDIP SIGNALS)に投稿し，採録された．さらに，本研究の目的と関連のある画像復元の研究２件を遂行した．そのうちの一件は深層学習を用いた画像ノイズ除去の研究であり，アーキテクチャの工夫により既存の最先端の手法と比較して少ない演算量で同等以上の復元性能を得ることに成功し，権威ある国際会議であるECCV(European Conference on Computer Vision)のワークショップ(Advances in Image Manipulation workshop)に採録された．もう一件は画像認識の精度を向上させるための画像ノイズ除去手法に関する検討であり，その成果はIEEE ICIP(International Conference on Image Processing)に採録された．
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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
前年度開発した，テンソル核ノルム正則化を用いた非分解型テンソル復元手法について，提案手法の適用範囲をさらに拡大する検討を行い，良好な実験結果を得た．
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| Strategy for Future Research Activity |
投稿準備中の論文の投稿を行う．申請書に記載した研究計画に従い，次年度は確率的非分解型テンソル復元アルゴリズムについて計算量だけでなくメモリ使用量も削減するアルゴリズムについて検討を進める．
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| Causes of Carryover |
コロナウイルス感染症のため，予定していた国内，海外出張ができなかったことや，実験・研究の手順の一部が行えず，論文投稿を来年度に繰り越したことで機材取得にかかる費用や論文投稿費用を支出しなかったことが理由として挙げられる．未使用分については，令和３年度に購入する機材の購入や研究推進のための人件費に充当する予定である．
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