圧縮センシングの基礎と応用および最新技術

~ 圧縮センシングによる信号処理の運用例と応用、最新技術、今後の展望 ~

・少数回の観測のみで高次元信号を復元可能とする圧縮センシングについて最新技術を交えて修得するための講座
・最新の圧縮センシング技術を修得し、効率的なデータ処理技術へ応用するためのセミナー!
・近年進展のあった、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ついても紹介致します!

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します。加えて、計算機上で圧縮センシングによる信号処理の簡単な運用例を示し、これまでの理論的研究との整合性を確認します。最後に、応用例、最新技術、今後の展望を紹介します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年03月04日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・業種は問わず、圧縮センシングやスパース信号処理に関心のある研究者・技術者の方
・業種は問わず、スパース性を利用したデータサイズの削減技術の修得を検討している研究者、技術者の方

予備知識 ・線形代数、統計学、確率論、初歩的な最適化アルゴリズムの知識
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
プログラム

1. 圧縮センシングとは何か
  (1). スパース信号処理の問題提起の背景
  (2). 圧縮センシングの問題の定式化
  (3). スパース性を記述するノルム:L0ノルムおよびL1ノルム
  (4). スパース学習問題との関連

2. 圧縮センシングの理論
  (1). スパース信号復元保障に関する諸理論
      (スパーク・相互コヒーレンス・制限等長性)
  (2). L1ノルムを用いたスパース信号復元に関する相転移現象
      (Donoho-Tanner相転移現象)
  (3). ベイズ的手法(統計物理学的手法)による
    スパース信号処理の諸問題の解析

3. 圧縮センシングの信号復元アルゴリズム
  (1). 貪欲アルゴリズム
  (2). 線形計画解法
  (3). 緩和解法
  (4). 閾値アルゴリズム
  (5). メッセージ伝搬に基づくアルゴリズム

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、
画像処理への応用が念頭にありました。
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ます。
 そこで例として、医療画像処理や天体画像処理等への
応用について紹介致します。
 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りましたので、
それに関しても紹介致します。

  (1). 圧縮センシングの応用例(主に画像処理)
  (2). アルゴリズムに関する近年の発展
  (3). 今後の展望

キーワード 圧縮センシング スパース信号処理 ベイズ 信号復元アルゴリズム 画像処理
タグ データ解析統計・データデータ分析
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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