研究課題
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、基底に直交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信号の処理は、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、ディープラーニング（深層学習）を用いた脳波信号の識別、脳波の欠測補完、辞書学習によるNIRSデータの時空間解析、スパース性を用いた遷移行列推定法の高度化、画像信号処理の衛星姿勢決定への応用、スパースモデリングによる代表点抽出法の改善、深層学習とスパース性の統合利用、バイナリニューラルネットワークの性能探索などの課題に取り組んだ。
2: おおむね順調に進展している
スパース性を用いた信号処理について基礎および応用についての進展があったため。
より高度な信号処理の実現に向けて研究を推進する。
これまでに明らかになった知見を統合し、より高度な信号処理を実現するため。
成果発表などの費用に使用する。
すべて 2017 2016
すべて 雑誌論文 (7件) (うち査読あり 7件、 オープンアクセス 2件、 謝辞記載あり 7件) 学会発表 (8件) (うち国際学会 2件)
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