高次特異値分解に基づくテンソルデータの圧縮と類似検索に関する研究
基于高阶奇异值分解的张量数据压缩与相似度搜索研究
基本信息
- 批准号:17700197
- 负责人:
- 金额:$ 1.6万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
- 财政年份:2005
- 资助国家:日本
- 起止时间:2005 至 2007
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
情報センシング技術の向上と計算機の情報処理能力の向上により,様々なデータ処理の可能性が広がる中,リモートセンシングデータ,マルチスペクトル画像,動画像,ボクセルデータなどのテシソルデータ処理への期待が高まっている.本研究では,テンソルデータ処理の基礎として,高次特異値分解に基づくテンソルデータの圧縮や検索の手法を開発することを目的として,平成17年度から平成19年度までの3年間にわたり,新手法の開発,検証等を行った.以下に,本年度の研究実績の概要を述べる.本年度は,昨年度に開発したテンソルデータの同時低ランク近似法と主成分分析とが,同一の目的関数を異なる制約条件の下で最適化する方法として関係付けられることを明らかにし,この関係性に基づいて,通常の方法では計算が困難なほど高次元かつ大量のデータの主成分分析をテンソルデータの同時低ランク近似法によって近似的に行う方法を提案した.また,同時低ランク近似の性能評価のための指標を提案し,それに基づいて,テンソルデータの同時低ランク近似法が主成分分析よりも有効になるための必要条件を導出した。更にその妥当性を検証するために,カラー画像の類似検索等で多用されるカラーヒストグラムの同時低ランク近似や,顔認識の実験を行い,良好な結果を得た.テンソルデータの同時低ランク近似と主成分分析との関係が,行列のクロネッカー積を用いて記述されることから,今後の課題として,テンソルデータ処理におけるクロネッカー積の重要性を指摘した.
The upward trend of information technology and the upward trend of computer information processing capability, the possibility of data processing, the expectation of data processing, and the expectation of data processing. This study aims to develop new techniques for detecting and detecting the basic and high-order special value decomposition of data processing in three years from 2007 to 2008. Below is a summary of the research results for the year. This year, compared with the previous year, we developed a method of optimization based on principal component analysis (PCA) and a method of simultaneous optimization based on principal component analysis (PCA). The usual methods are difficult to calculate. The principal component analysis of a large number of data is difficult to calculate. The method of approximation is proposed. In addition, the performance evaluation index of simultaneous low-level approximation is proposed, and the necessary conditions for principal component analysis are derived. In addition, the appropriateness of the test, such as the image of the similar search, etc., multi-use, such as the image of the low profile and similar search, color recognition and implementation, good results were obtained. The relationship between simultaneous low resolution approximation and principal component analysis is described in the paper. The importance of the product in the future is pointed out.
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Matrix principal component analysis for image compression and recognition
用于图像压缩和识别的矩阵主成分分析
- DOI:
- 发表时间:2005
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:井上 光平;他;井上光平 他;K.Inoue et al.;K.Inoue et al.;K.Inoue et al.;井上光平 他;井上光平 他;K.Inoue et al.;井上光平 他;K.Inoue et al.;井上光平 他;井上光平 他;K.Inoue et al.
- 通讯作者:K.Inoue et al.
Equivalence of Non-Iterative Algorithms for Simultaneous Low Rank Approximations of Matrices
- DOI:10.1109/cvpr.2006.112
- 发表时间:2006-06
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:K. Inoue;K. Urahama
- 通讯作者:K. Inoue;K. Urahama
Non-Iterative Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis
- DOI:10.1109/icpr.2006.860
- 发表时间:2006-08
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:K. Inoue;K. Urahama
- 通讯作者:K. Inoue;K. Urahama
動的平均移動フィルタ
动态平均移动滤波器
- DOI:
- 发表时间:2006
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:井上 光平;他;井上光平 他;K.Inoue et al.;K.Inoue et al.;K.Inoue et al.;井上光平 他;井上光平 他
- 通讯作者:井上光平 他
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- 影响因子:0
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