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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-18 13:50
[ポスター講演]二値制約非負値行列分解を利用した画像解析
朝岡日向子工藤和恵お茶の水女子大
抄録 (和) 画像解析は、幅広い分野で利用されている技術であり、我々の生活の身近なところでも様々な場面で使われているが、多くのデータ量を要する。本研究では、顔画像を行列分解することによって、通常よりもメモリを削減して解析を行う技術について検討する。また、行列計算に次世代型の計算機を用いることによって、速度面での発展も期待する。行列分解のアルゴリズムとして、二値制約非負値行列分解を利用する。行列を非負値行列とバイナリ行列に分解することによって、低次元化して表現する手法である。画像を行列とみなしてこの手法を適用すると、画像群が持つ特徴を得ることができる。また、計算過程のバイナリ行列を算出する箇所で、デジタルアニーラというアニーリングマシンを利用することによって、従来のマシンよりも高速な処理が期待できる。本発表では,二値制約非負値行列分解を用いて顔画像を解析し、似た手法として知られている非負値行列分解と比較する。実験として、画像群を分解して得られる特徴を用いて、顔画像の再現と、類似画像の探索を行う。 
(英) Image analysis is a technology used in a wide range of fields and requires much data. In this work, we employ technology for analyzing facial images with less memory than usual by an algorithm of matrix factorization, nonnegative/binary matrix factorization (NBMF). We use an annealing machine to accelerate the calculation. Applying this algorithm to images by considering them as a matrix, we are able to exact features of facial images. We reconstruct and search for images using those features.
キーワード (和) 画像解析 / 行列分解 / 非負値 / バイナリ / アニーリング / / /  
(英) image analysis / NBMF / annealing / / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 QIT  
開催期間 2019-11-18 - 2019-11-19 
開催地(和) 学習院大学 
開催地(英) Gakushuin University 
テーマ(和) 量子情報, 一般 
テーマ(英) Quantum Information 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 QIT 
会議コード 2019-11-QIT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 二値制約非負値行列分解を利用した画像解析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Image analysis based on nonnegative/binary matrix factorization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 画像解析 / image analysis  
キーワード(2)(和/英) 行列分解 / NBMF  
キーワード(3)(和/英) 非負値 / annealing  
キーワード(4)(和/英) バイナリ /  
キーワード(5)(和/英) アニーリング /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 朝岡 日向子 / Hinako Asaoka / アサオカ ヒナコ
第1著者 所属(和/英) お茶の水女子大学 (略称: お茶の水女子大)
Ochanomizu University (略称: Ochanomizu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 工藤 和恵 / Kazue Kudo / クドウ カズエ
第2著者 所属(和/英) お茶の水女子大学 (略称: お茶の水女子大)
Ochanomizu University (略称: Ochanomizu Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-11-18 13:50:00 
発表時間 120分 
申込先研究会 QIT 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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