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信号処理・画像処理のための凸最適化

~近接分離最適化の使い方を中心に~

  • 日時:2017/07/06(木)  11:00~16:00
  • セミナー番号:T170706-2
  • 主催:トリケップス
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本セミナーの趣旨  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。
プログラム

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

講 師小野 峻佑 氏
東京工業大学 像情報工学研究所 助教 >講師略歴
会場ちよだプラットフォームスクウェア  東京都千代田区神田錦町3-21

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受講料
(税込)
お1人様受講の場合45,000円(税別)/1名、1口でお申し込みの場合56,000円(税別)/1口
※ 本セミナーはEルメール案内価格の適用はございません。
※ 1口でのお申込みは1社3名まで受講でき、受講料が格安となります。

※ 1口でお申込みされる場合は、代表受講者を定めて下さい。 受講票発送等の連絡は代表受講者へ行ないます。申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、お席を用意できない場合があります。
※ 開催 7日前に受講票、会場地図、請求書を発送します。
備考①本セミナーの事務処理・受講券の発送等はトリケップスが行います。
申込み方法申込み方法、キャンセル等を以下ボタンから確認の上お申込みください。
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