| 研究課題/領域番号 |
19K04377
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
宮田 高道 千葉工業大学, 先進工学部, 教授 (90431999)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | テンソル復元 / 画像処理 / 信号処理 / 確率的最適化 / テンソル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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．
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| 研究成果の概要 |
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．これに対して，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確率的最適化の枠組みを適用することで，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した．これにより，画像復元やインターネットトラフィック復元において，既存手法の性能を上回る復元性能を達成した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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．
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