投稿者: msiplab

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IEICE ESS Fundamentals Review 4月号記事掲載

電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ Fundamentals Review 4月号に以下の記事が掲載されました。

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2021年6月以降の発表予定

国際会議

  1. Yusuke Arai, Shogo Muramatsu, Hiroyasu Yasuda, Kiyoshi Hayasaka, Yu Otake: Sparse-Coded Dynamic Mode Decomposition on Graph for Prediction of River Water Level Distribution, Proc. of 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) , June 2021, to appear
  2. M Ibnul Morshed and Shogo Muramatsu: Improvement of Object Detection from SAR Image Using Speckle Filter, Proc. of ITC-CSCC2021, June 2021, to appear
  3. Jikai Li, Ruiki Kobayashi, Shogo Muramatsu and Gwanggil Jeon: Image Restoration with Structured Deep Image Prior, Proc. of ITC-CSCC2021, June 2021, to appear
  4. Dongqi Liu, Yutaka Naito, Chen Zhang, Shogo Muramatsu, Hiroyasu Yasuda, Kiyoshi Hayasaka and Yu Otake: River Flow Path Control with Reinforcement Learning, Proc. of 2021 IEEE International Conference on Autonomous Systems (ICAS), Aug. 2021, to appear

国内学会

  1. ○高橋颯志・村松正吾（新潟大），画像復元のためのNSOLT辞書学習の加速に関する研究，映メ技報，メディア工学，2021年6月
  2. ○山本雅偉・村松正吾（新潟大），主-双対近接分離法による高次元信号復元の高速化に関する研究，映メ技報，メディア工学，2021年6月




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第35回信号処理シンポジウムのご報告

2020年11月4日～6日に第35回信号処理シンポジウムが当初の高知開催を変更し、オンライン開催されました。

第35回信号処理シンポジウム

本研究室からは以下の発表を行いました。

○小林 累輝（新潟大学），村松 正吾（新潟大学）
高次元信号復元のための構造化畳み込み非線形辞書
第35回信号処理シンポジウム，2020年11月

○新井 裕介（新潟大学），村松 正吾（新潟大学），安田 浩保（新潟大学），早坂 圭司（新潟大学），大竹 雄（東北大学）
グラフ動的モード分解による多地点河川水位の解析と予測
第35回信号処理シンポジウム，2020年11月

来年は対面がいいですね。

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IEEE/IEIE ICCE-Asia 2020@Busan のご報告

2020年11月1日～3日に韓国・釜山にてIEEE/IEIE ICCE-Asia 2020がハイブリッド開催されました．

MSIP LabからはM1小林がオンラインにて以下の発表を行いました．

SS3 WEIE Workshop Online (Zoom)
09:00-10:30 Tuesday, November 3, 2020

  • Ruiki Kobayashi and Shogo Muramatsu (Niigata University, Japan)
    Convolutional Nonlinear Dictionary with Cascaded Structure Filter Banks

また、村松が以下のチュートリアルオンライン講演を行いました。

Tutorial 2
16:00-17:30 Sunday, Novermber 1, 2020

  • Shogo MURAMATSU (Niigata University, Japan)
    Sparsity-Aware High-Dimensional Data Restoration with Convolutional Dictionary Learning

現地の様子です by Prof. Jong-Ok Kim (Korea Univ.)

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サマーセミナー2020のご報告

（2か月も前のことですが…）2020(令和２)年9月7日、オンラインにてサマーセミナー 2020～ 柔らかな感性が新たなビジョン技術の未来を創る ～が開催されました．

サマーセミナー2020

本研究室からは以下の発表を行いました．

来年のSS2021は長崎！（行きたい！）

 

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SaivDr-Release20200903 公開

約半年ぶりにSaivDr (Sparsity-Aware Image and Volumetric Data Restoration)　パッケージを更新しました。

今回は新たに，MATLAB Deep Learning Toolbox と共に利用できるカスタムレイヤとサンプルコードを追加しました。これまでよりも柔軟なDAG構成ができます。

NSOLTによって，Parseval タイトで対称な多重解像度の畳み込み層を実現できます。NSOLTを畳み込み層として畳み込みニューラルネットワークの片隅に置くこともできます。

 

是非お試し下さい。

謝辞：本研究は科研費19H04135の助成による。

 

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BDA学生会セミナー「MATLAB/Python による IoT入門」

2020年7月31日（金），Zoomにて本学ビッグデータアクティベーション研究センター（BDARC)主催BDA学生会向けの以下のセミナーを開催しました．

  • 「MATLAB/Python による IoT入門」
    講師　村松正吾

オンラインでのデモでしたが，参加者の皆さんもプチCPSを体験できれていば幸いです．

【参考サイト】

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特別講義@東京農工大学

2020年7月15日（火），東京農工大学大学院「信号処理特論」（担当　田中聡久教授）のゲスト講師を担当いたしました．

  • 特別講義「畳み込みネットワークとスパースモデリングによる高次元信号復元」
  • あらまし
    本講義では，画像やボリュームデータなどの高次元信号の復元処理について概説する．計測技術の発展と共に多様かつ膨大な物理データの取得が可能となった現在，信号復元の高性能化への要求が高まっている．高性能な信号復元の実現には，対象となる物理データを効果的に表現できる生成モデルが必要である．既存の有力な生成モデルの枠組みに畳み込みネットワークモデルがある．同モデルは，信号の局所的な関係性を利用し，画像の認識や復元に著しい性能改善をもたらした．一方，ドメイン知識をネットワーク構造に反映し難く，理論的に裏付けられた系統的・戦略的な構造設定に課題が残されている．特に，未知領域のデータに対してこの問題は顕著となる．そこで本講義では，フィルタバンクと最適化理論の視点から畳み込みネットワークを解釈し，物理モデルに関する事前知識をネットワーク構造に反映する方法や高次元信号を効率的に処理する方法を紹介する．異分野融合展開に関する話題に触れるとともに，既存の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）との関係についても解説する．

田中聡久先生と田中雄一先生には（研究に限らず？）いつもよい刺激を受けております．スパースの話題に反して，今回も期待通りのデンスな情報交換が行えました．私からも聴講者の皆様にほんの少しでもよいので刺激を残せたならば幸いです．

オンライン講義（および懇親会）の可能性を感じるよい経験となりました．

村松

 

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MSS/CAS/VLD/SIP合同研究会2020年6月（オンライン）参加報告

2020年6月18日にオンラインにて電子情報通信学会MSS/CAS/VLD/SIP合同研究会「 システムと信号処理および一般 」が開催されました．

MSIPLabからは村松が以下のパネル討論のモデレータを担当しました．