| 研究課題/領域番号 |
16K00335
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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 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 会津大学 |
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研究代表者 |
丁 数学 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (80372829)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | スパース表現 / 圧縮センシング / 辞書学習 / 確率的情報処理 / 実時間処理 |
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| 研究成果の概要 |
圧縮センシングとスパース表現ための辞書学習について新しい技術とアルゴリズムを研究した。p－ノルムやLogタイプ、行列式タイプなどの新しいスパース尺度を提案し、それらを拘束条件として導入し問題の公式化を作り出し、そしてそれらを効率的解ける新しい方法とアルゴリズムを出来上がった。シミュレーションと実環境での実験でその有効性を確認した。さらに、これら新しい方法の実の応用を行った。その1つとしては、Wi-Fiなとの無線電波環境でDevice-free者の探査と精密に位置の特定ができるということであった。また、画像ののノイズ除去とビデオのキーフレームの構成などの応用もできることを確認した。
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| 自由記述の分野 |
人工知能、機械学習
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
１）次世代移動通信は圧縮センシングが非常に重要な技術という位置付けがあるが、そのデバイス化ための効率的と実時間的処理が必要であり、いま、１つボトルネックとなっている。我々の研究はこれを解決するに向かて研究の重要なステップを踏んだ。
２）Wi-Fiなとの無線電波環境でDevice-free者の探査と精密に位置の特定ができるということは重要な応用ができる。例えば、建物のなくWi－ふぃなどの無線源があれば、なの装置も待たない侵入者を探査と精密的位置を特定ができる。また、画像ののノイズ除去とビデオのキーフレームの構成などについても重要な応用ができる。
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