2017 Fiscal Year Annual Research Report
Flexible multidimensional signal processing using signal structure by sparse dictionary learning
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26730130
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
兼村 厚範 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (50580297)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 辞書学習 / スパース性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、辞書学習の枠組みにスパース構造正則化を導入することにより、脳機能信号解析における新規な手法を提案することである。辞書学習とは、信号を表現する基底をデータ適応的に生成する方法論である。辞書学習は、基底に直行性ではなくスパース性を仮定することで、信号を効率よくかつ柔軟に表現できる。辞書学習による脳活動の処理は、ますます実世界応用に近づきつつある当該分野を発展させ、周辺分野に影響を及ぼす可能性を持つ。本年度は、画像時系列（ビデオ）をスパースに効率的に表現する基底を抽出することでキーフレームを抽出する手法および複数の情報を統合することでキーフレーム抽出の性能を高める研究、スパースキーフレーム抽出によりスパース性を高める正則化を用いる研究、また、フレーム単位ではなくフレーム中の領域をスパースに抽出することでヒトの視線予測を行う研究、時系列のスパース表現に時間跳躍を導入することでさらに効率的に時系列を表現する研究などの課題に取り込んだ。
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