| 研究課題/領域番号 |
23500210
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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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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 千葉工業大学 (2012-2013)
大阪大学 (2011) |
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研究代表者 |
中静 真 千葉工業大学, 工学部, 教授 (10251787)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2013
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013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)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2012年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2011年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 画像情報処理 / 基底系学習 / スパース信号表現 / スパース正則化 / 教師なし学習 / 画像処理 / 画像表現 / 画像復元 / 雑音除去 / 信号処理 / スパース性 / 信号分解 / 画像モデル / 信号解析 / 信号生成モデル / 信号識別モデル / 画像特徴抽出 / 基底学習 |
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| 研究概要 |
本研究は，部分空間に関するスパース性に基づく画像モデルを構築することが目的である．画像の生成モデルでは，並進不変な画像モデルに対して，画像特徴を基底として学習する基底系学習法を提案した．このモデル学習において，生成基底の個数を減らし，有意な画像特徴のみを学習する目的で，部分空間スパース性を導入した．また，解析モデルにおいては，画像を含む部分空間を非線形フィルタによって定義し，部分空間と劣化画像の間で定義されるノルムを最小化することで画像を復元する方法を提案した．いずれの画像モデルも，雑音除去，超解像の問題へ適用し，有効性を確認した．
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