. .
セミナー・イベントTOPへ戻る

・少数回の観測のみで高次元信号の復元を可能にする圧縮センシング技術が学べる講座
・実問題への応用が期待される圧縮センシング技術を先取りして、いち早く採用するための特別講座!

圧縮センシングの基礎と応用・最新技術
〜 スパース信号処理、圧縮センシングのアルゴリズムと応用および将来展望 〜

■開催日時:2018年06月22日(金) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 48,600円 (税込)
     同時複数申し込みの場合(1名) : 43,200円 (税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・業種は問わず、圧縮センシングに関心のある研究者・技術者の方・スパース信号処理の理論に
 関心を持たれている企業の研究者の方

■予備知識:
・線形代数及び統計学

■修得知識:
・圧縮センシングの基礎、およびスパース信号の取り扱いに関する知識を得ることが出来ます

■講師の言葉:
 圧縮センシングとは、少数回の観測のみで高次元信号を復元可能とする信号処理の手法であり、
十数年前に基本的なアイディアが提案されて以来、多くの実問題への応用が期待されています。
少数回の観測から高次元信号を復元することは不可能のように思えますが、信号に内在する
スパース(疎)な構造を利用し、高次元信号をスパース信号と捉えることで可能になります。
 情報科学の理論的立場からは、高次元信号を復元する為に「信号をどの程度の回数を観測すれば
十分か」、あるいは「どのようなアルゴリズムを利用すべきか」等が研究されており、それらの
成果をベースとして応用が考えられています。
 そこで本講演では理論的な面を重視し、まず圧縮センシングの基礎的概念を紹介した上で、
これまでの圧縮センシングに関する研究の流れを概観させて頂きます。


1. 圧縮センシングとは何か
  (1). 問題提起の背景
  (2). 圧縮センシングの定式化、およびスパース性の利用
  (3). L0ノルム及びL1ノルム
  (4). スパース学習との関連

2. 圧縮センシングの基礎
  (1). スパース信号復元保障に関する諸理論
      a. スパーク
      b. 相互コヒーレンス
      c. 制限等長性
  (2). スパース信号復元に関する相転移現象
      a. L1復元に関するDonoho-Tanner相転移現象
      b. Donoho-Tanner相転移の理論
      c. Donoho-Tanner相転移の普遍性
      d. 関連する問題での相転移現象

3. 圧縮センシングのアルゴリズム
  (1). 貪欲アルゴリズム
  (2). L1復元に基づく線形計画解法
  (3). 閾値アルゴリズム


4. 圧縮センシングの応用例と最新技術・今後の展望
 
 圧縮センシングは、そのアイディアが最初に提案された際も画像処理への応用が念頭にあった。
現在でも、少数データからの全体画像の再構成が主な応用として考えられている。

 そこで例として、医療画像処理への応用を踏まえた人工画像の再構成などについて紹介する。
また、圧縮センシングを計算機上で実行する際のアルゴリズムに関し近年進展があったので、
それに関しても紹介する。

  (1). 圧縮センシングの応用例(画像等)
  (2). 最新技術と今後の展望

Copyright (C) 2018 NTS Inc. All right reserved.