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~ 近接分離最適化の使い方を中心に ~

トリケップスセミナー

     開催日時:2017年5月17日(水)11:00~16:00
     会  場:オームビル  → 会場へのアクセス 
          〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1
     参 加 費:お1人様受講の場合 45,000円 (税別/1名)
          1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 56,000円 (税別/1口)

講 師

小野峻佑(おの しゅんすけ)氏 
東京工業大学 像情報工学研究所 助教 (博士(工学))

<略歴、等>
 2010年 東京工業大学 工学部 情報工学科卒業
 2014年 同大学大学院 理工学研究科 博士課程修了(集積システム専攻)
 2012~2014年 日本学術振興会特別研究員(DC1)
  現在に至る
 主として,画像処理,信号処理,数理最適化の研究に従事

<主な受賞>
 2016年 手島精一記念研究賞博士論文賞
 2015年2月 丹羽保次郎記念論文賞
 2014年11月 IEEE SPS Japan Outstanding Student Journal Paper Award
 2014年6月 電子情報通信学会 論文賞
 2013年2月 電子情報通信学会 学術奨励賞

<学会活動>
 2015年5月~現在 電子情報通信学会 信号処理研究会 研究専門委員
 2015年9月~現在 次世代信号情報処理研究会(NextSIP) 実行委員

セミナーの概要

 近接分離原理に基づく凸最適化(以下,近接分離最適化)は,L1ノルムのような微分できない関数を含む大規模凸最適化問題の解を効率的に計算する技術であり,信号処理・画像処理分野で幅広く応用されている.
 本セミナーでは,応用例とサンプルコード(MATLAB)を紹介しながら,詳細な理論に立ち入ることなく,近接分離最適化を使いこなすためのポイントを解説する.後半では,講師が関わってきた発展的な応用についても触れる.

講義項目

 
 1 信号処理・画像処理と凸最適化
  1.1 背景・歴史
  1.2 凸最適化とは?
  1.3 凸最適化の利点

 2 近接分離原理に基づく凸最適化アルゴリズムとその応用
  2.1 近接写像の導入
  2.2 近接勾配法とスパース信号復元
  2.3 交互方向乗数法とロバスト主成分分析
  2.4 主-双対近接分離法と画像復元

 3 発展的な応用例の紹介
  3.1 色線形性を保つ正則化による色ムラ・偽色除去
  3.2 画像の構造/テクスチャ成分分離
  3.3 輝度-色差分離型ベクトル性全変動
  3.4 グラフ信号処理のための一般化全変動
  3.5 確率的交互方向乗数法による効率的画像復元
  3.6 非凸L0勾配を制約条件として用いた画像平滑化