圧縮センシングの基礎と応用および最新技術 <オンラインセミナー>

~ スパースな構造の利用による高次元信号の復元と圧縮センシングの応用および今後の展望 ~

・少数の観測信号から高次元信号の復元を可能とする信号処理技術である圧縮センシングを修得し、活用するための講座

・圧縮センシングのアルゴリズムやスパース信号の取り扱いに関する知識を学び、実務で応用するためのセミナー!

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講師の言葉

 圧縮センシングとは、Nyquist-Shannonの定理より信号復元が不可能と思われる状況であっても、高次元信号が持つスパース性(疎性)を利用することで、少数の観測信号から高次元信号の復元を可能とする手法です。近年提案されたこのセンシング手法は、多くの問題への応用が期待されています。
 ところで圧縮センシングでは「どの程度の観測をおこなえば高次元信号を復元可能か」「どのようなアルゴリズムを利用すべきか」が理論的に重要となります。そこで理論的観点から多くの研究が行われてきました。また、それらの研究成果を踏まえ新たな問題への応用も考えられています。
 本講座では、圧縮センシングに関する基礎からスタートし、これまでの理論的な研究の流れを主に解説させて頂きます。また、圧縮センシングの応用例や近年の発展についても紹介させて頂きます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年09月03日(金) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・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、データサイズの削減を検討している研究者、技術者の方
予備知識 ・線形代数および統計学
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
プログラム

1.圧縮センシングの基礎

  (1).圧縮センシングの提案の背景

  (2).問題の定式化とスパース性

  (3).L0ノルムおよびL1ノルムの利用

  (4).スパース性に基づく学習 (LASSO等) 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

  (2).スパース信号復元で現れる相転移現象

  (3).ベイズ的手法と物理学的手法を組み合わせた理論的アプローチ

  (4).より複雑なスパース信号復元問題の解析

 

3.圧縮センシングのアルゴリズム

  (1).貪欲法に基づくアルゴリズム

  (2).基底追跡 (線形計画解法)

  (3).2次最適化へ還元する緩和解法

  (4).閾値アルゴリズム

  (5).メッセージ伝搬アルゴリズム

 

4.圧縮センシングの応用例と最新技術・今後の展望

  (1).圧縮センシングの応用例

    ・CT画像、MRI画像、天体観測等

  (2).近年のアルゴリズム技術の進展

  (3).今後の展望

キーワード 圧縮センシング スパース学習 スパース信号 L1ノルム 貪欲アルゴリズム 閾値アルゴリズム メッセージ伝搬アルゴリズム
タグ 信号処理変復調画像画像処理
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
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日