CIF: Small: Structured High-dimensional Data Recovery from Phaseless Measurements
CIF:小型:从无相测量中恢复结构化高维数据
基本信息
- 批准号:1815101
- 负责人:
- 金额:$ 49.9万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2018
- 资助国家:美国
- 起止时间:2018-10-01 至 2022-09-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Phase retrieval (PR), or 'signal recovery from phaseless measurements', is a problem that occurs in numerous signal/image acquisition domains, such as Fourier ptychography and sub-diffraction imaging, in which only the magnitude (intensity) of certain linear projections of the signal or image can be measured. While PR is a classical problem, in recent years there has been renewed interest in PR with the goal of developing provably correct and fast algorithms. Much of this work, however, does not assume any structure on the signal, and as a result necessarily requires more measurements than the unknown signal's length. This can be a challenge when moving to very high resolution imaging because it implies a proportionally higher cost of data acquisition (in terms of time, number of sensors, or power consumption). Dynamic imaging of time-varying scenes, e.g., live biological samples, poses an even greater challenge. We address this limitation by exploiting two common classes of structural assumptions - sparsity and low-rank -- to enable fast and low cost high-resolution imaging. A diverse group of graduate and undergraduate students is involved in the research.This project develops the first set of provably correct, fast, and low-sample-complexity algorithms for phaseless low rank matrix recovery in two settings. The first involves recovery from phaseless linear projections of each column of the matrix. This finds applications in phaseless dynamic imaging when the (vectorized) image sequence is well approximated by a low rank matrix, e.g., slow changing dynamic scenes. The second setting involves recovery from phaseless linear projections of the entire matrix. This is useful when the image itself can be modeled as being low rank. This project also develops provably fast and statistically efficient sparse PR algorithms and explores extensions to learning generalized linear models.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
相位恢复(PR)或“从无相测量中恢复信号”是在许多信号/图像采集领域中出现的问题,例如傅立叶重叠关联成像和子衍射成像,其中只能测量信号或图像的某些线性投影的幅度(强度)。虽然PR是一个经典的问题,但近年来,人们对PR重新产生了兴趣,其目标是开发可证明正确和快速的算法。然而,大多数这项工作并没有假设信号的任何结构,因此必然需要比未知信号长度更多的测量。当移动到非常高的分辨率成像时,这可能是一个挑战,因为它意味着数据采集的成本成比例地更高(在时间、传感器数量或功耗方面)。时变场景的动态成像,例如,活的生物样本,带来了更大的挑战。我们利用两种常见的结构假设-稀疏性和低秩-来解决这个限制,以实现快速,低成本的高分辨率成像。 一组不同的研究生和本科生参与了这项研究。该项目开发了第一套可证明正确的,快速的,低样本复杂度的算法,用于在两种设置下的无相位低秩矩阵恢复。第一个涉及从矩阵的每一列的无相位线性投影中恢复。当(矢量化的)图像序列被低秩矩阵很好地近似时,这在无相动态成像中找到应用,例如,缓慢变化的动态场景。第二种设置涉及从整个矩阵的无相位线性投影中恢复。当图像本身可以被建模为低秩时,这是有用的。该项目还开发了可证明的快速和统计上有效的稀疏PR算法,并探索了学习广义线性模型的扩展。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Implicit Sparse Regularization: The Impact of Depth and Early Stopping
- DOI:
- 发表时间:2021-08
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Jiangyuan Li;Thanh V. Nguyen;C. Hegde;R. K. Wong
- 通讯作者:Jiangyuan Li;Thanh V. Nguyen;C. Hegde;R. K. Wong
Fast and Sample-Efficient Federated Low Rank Matrix Recovery From Column-Wise Linear and Quadratic Projections
- DOI:10.1109/tit.2022.3212374
- 发表时间:2021-02
- 期刊:
- 影响因子:2.5
- 作者:Seyedehsara Nayer;Namrata Vaswani
- 通讯作者:Seyedehsara Nayer;Namrata Vaswani
Provable Compressed Sensing With Generative Priors via Langevin Dynamics
通过 Langevin Dynamics 使用生成先验可证明压缩感知
- DOI:10.1109/tit.2022.3179643
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:2.5
- 作者:Nguyen, Thanh V.;Jagatap, Gauri;Hegde, Chinmay
- 通讯作者:Hegde, Chinmay
PhaST: Model-free Phaseless Subspace Tracking
PhaST:无模型无相子空间跟踪
- DOI:10.1109/icassp.2019.8683458
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Seyedehsara Nayer;Namrata Vaswani
- 通讯作者:Namrata Vaswani
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Namrata Vaswani其他文献
Robust PCA With Partial Subspace Knowledge
具有部分子空间知识的鲁棒PCA
- DOI:
10.1109/tsp.2015.2421485 - 发表时间:
2014 - 期刊:
- 影响因子:5.4
- 作者:
Jinchun Zhan;Namrata Vaswani - 通讯作者:
Namrata Vaswani
The Wiener-Khinchin Theorem for Non-wide Sense stationary Random Processes
非广义平稳随机过程的 Wiener-Khinchin 定理
- DOI:
- 发表时间:
2009 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Wei Lu;Namrata Vaswani - 通讯作者:
Namrata Vaswani
A linear classifier for Gaussian class conditional distributions with unequal covariance matrices
具有不等协方差矩阵的高斯类条件分布的线性分类器
- DOI:
10.1109/icpr.2002.1048236 - 发表时间:
2002 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Namrata Vaswani - 通讯作者:
Namrata Vaswani
Provable Low Rank Phase Retrieval and Compressive PCA
可证明的低秩相位检索和压缩 PCA
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Seyedehsara Nayer;Praneeth Narayanamurthy;Namrata Vaswani - 通讯作者:
Namrata Vaswani
A PARTICLE FILTER FOR TRACKING ADAPTIVE NEURAL RESPONSES IN AUDITORY CORTEX
用于跟踪听觉皮层自适应神经反应的粒子滤波器
- DOI:
- 发表时间:
2004 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
M. Jain;Mounya Elhilali;Namrata Vaswani;J. Fritz;S. Shamma - 通讯作者:
S. Shamma
Namrata Vaswani的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Namrata Vaswani', 18)}}的其他基金
CIF: Small: Efficient and Secure Federated Structure Learning from Bad Data
CIF:小型:高效、安全的联邦结构从不良数据中学习
- 批准号:
2341359 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
CIF: Small: Secure and Fast Federated Low-Rank Recovery from Few Column-wise Linear, or Quadratic, Projections
CIF:小型:通过少量列线性或二次投影进行安全快速的联合低秩恢复
- 批准号:
2115200 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
Distributed Recursive Robust Estimation: Theory, Algorithms and Applications in Single and Multi-Camera Computer Vision
分布式递归鲁棒估计:单相机和多相机计算机视觉中的理论、算法和应用
- 批准号:
1509372 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
CIF: Small: Online Algorithms for Streaming Structured Big-Data Mining
CIF:小型:流式结构化大数据挖掘在线算法
- 批准号:
1526870 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
RI: Small: Exploiting Correlated Sparsity Pattern Change in Dynamic Vision Problems
RI:小:利用动态视觉问题中的相关稀疏模式变化
- 批准号:
1117509 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
CIF: Small: Recursive Robust Principal Components' Analyis (PCA)
CIF:小型:递归稳健主成分分析 (PCA)
- 批准号:
1117125 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
CCF (CIF): Small: Recursive Reconstruction of Sparse Signal Sequences
CCF (CIF):小:稀疏信号序列的递归重建
- 批准号:
0917015 - 财政年份:2009
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
Change Detection in Nonlinear Systems and Applications in Shape Analysis
非线性系统中的变化检测及其在形状分析中的应用
- 批准号:
0725849 - 财政年份:2007
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
- 批准号:
- 批准年份:2024
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
- 批准号:n/a
- 批准年份:2022
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
- 批准号:32000033
- 批准年份:2020
- 资助金额:24.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
- 批准号:31972324
- 批准年份:2019
- 资助金额:58.0 万元
- 项目类别:面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
- 批准号:81900988
- 批准年份:2019
- 资助金额:21.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
- 批准号:31870821
- 批准年份:2018
- 资助金额:56.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
- 批准号:31802058
- 批准年份:2018
- 资助金额:26.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
- 批准号:31772128
- 批准年份:2017
- 资助金额:60.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
- 批准号:81704176
- 批准年份:2017
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
- 批准号:91640114
- 批准年份:2016
- 资助金额:85.0 万元
- 项目类别:重大研究计划
相似海外基金
RI: Small: Learning to Retrieve Structured Information for Summarization and Translation of Unstructured Text
RI:小:学习检索结构化信息以摘要和翻译非结构化文本
- 批准号:
2137396 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
AF: Small: The Geometry of Learning on Structured Data Objects
AF:小:结构化数据对象学习的几何
- 批准号:
2115677 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
FET: CIF: Small: Distributed Quantum Information Processing using Structured Operators
FET:CIF:小型:使用结构化运算符的分布式量子信息处理
- 批准号:
2007878 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
NSF-BSF: RI: Small: Structured Distributions in Deep Nets
NSF-BSF:RI:小型:深度网络中的结构化分布
- 批准号:
2008387 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Continuing Grant
III: Small: Accessible and Interpretable Machine Reading Methods for Extracting Structured Information from Text
III:小:从文本中提取结构化信息的可访问且可解释的机器阅读方法
- 批准号:
2006583 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Continuing Grant
OAC Core: Small: Collaborative Research: Scalable distributed algorithms for tree structured astronomical data
OAC 核心:小型:协作研究:树结构天文数据的可扩展分布式算法
- 批准号:
1910428 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
OAC Core: Small: Collaborative Research: Scalable distributed algorithms for tree structured astronomical data
OAC 核心:小型:协作研究:树结构天文数据的可扩展分布式算法
- 批准号:
1906829 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
III: Small: Collaborative Research: Structured Methods for Multi-Task Learning
III:小:协作研究:多任务学习的结构化方法
- 批准号:
1908166 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant
CHS: Small: Collaborative Research: Structured Data Peer Production: Addressing Challenges and Leveraging Opportunities
CHS:小型:协作研究:结构化数据同行生产:应对挑战并利用机遇
- 批准号:
1815507 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Continuing Grant
RI: Small: Collaborative Research: Structured Inference for Low-Level Vision
RI:小型:协作研究:低级视觉的结构化推理
- 批准号:
1820693 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 49.9万 - 项目类别:
Standard Grant