| 研究課題/領域番号 |
18K11367
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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61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
小川 貴弘 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (20524028)
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| 研究分担者 |
長谷山 美紀 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (00218463)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | スパース表現 / 畳み込みバイナリスパース表現 / 辞書学習 / 画質評価 / 低演算量・低容量化 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、低演算量・低容量畳み込みスパース表現技術の構築を行った。具体的には、スパース表現係数をバイナリとすることで、「最近傍基底探索に基づくスパース近似技術」および「単純な加算のみの辞書学習技術」を構築し、低演算量の畳み込みスパース表現を実現した。また、反復小写像系の原理に注目した「自己組織化辞書学習技術」を新たに構築し、低容量化を実現した。本研究の成果は、スパース表現を用いる全ての応用分野においてブレークスルーを生み出すことから、大きな波及効果が期待できる。また、構築した理論に基づく低演算量・低容量化によって、多様な端末上での符号化・復元・超解像等の技術に貢献することが可能である。
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| 自由記述の分野 |
信号処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来、画像の近似手法としてスパース表現に関する研究が活発に実施されてきた。先行研究では、畳み込みスパース表現に基づくオンラインの表現係数推定・辞書学習法等が存在するものの、演算量の削減・辞書の蓄積容量の削減を同時に実現する研究、すなわち、実用化に直結する研究は十分になされていなかった。そこで本研究では、上記の最新研究に対してバイナリスパース表現・自己組織化辞書学習・ユーザの主観に合致した画質評価指標に基づく最適化を導入することで、低演算量・低容量かつユーザセントリックなスパース表現を実現した。本成果により、一般的な端末上で高度な応用技術を実装可能な理論の構築に至っている。
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