講演名 | 2019-03-01 SMW公式を用いたADMM-L1最小化問題の高速解法 千葉 直也(東北大), 今倉 暁(筑波大), 橋本 浩一(東北大), |
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抄録(和) | Light Transport Matrix (LTM)はプロジェクタ・カメラシステムにおけるプロジェクタ・カメラ間の光線の伝搬を行列で表すモデルであり,シーン再投影や反射の解析,三次元計測などに用いられる.我々はLTMのスパース性を利用し,Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)による$ell_1$最小化を用いたLTMのスパース推定に関する研究を進めてきた.本発表ではSherman-Morrison-Woodbury (SMW)公式をADMMによるL1最小化に適用することで,ADMMの計算量のオーダーを減らし,高速にLTMを推定できる手法を提案する. |
抄録(英) | The light ray propagation of a projector-camera system is described by Light Transport Matrix (LTM), which is often used for scene relighting, light reflection analysis, and 3D shape measurement. LTM can be estimated by using $ell_1$ minimization because LTM is sparse matrix. Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) is a method which can be applied to $ell_1$ minimization problem. In this paper, we speed-up ADMM by applying of Sherman-Morrison-Woodbury (SMW) for ADMM. |
キーワード(和) | Light Transport Matrix / ADMM / SMW公式 / Sparse Estimation |
キーワード(英) | Light Transport Matrix / ADMM / SMW formula / Sparse Estimation |
資料番号 | PRMU2018-131,CNR2018-54 |
発行日 | 2019-02-21 (PRMU, CNR) |
研究会情報 | |
研究会 | PRMU / CNR |
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開催期間 | 2019/2/28(から2日開催) |
開催地(和) | 徳島大学 |
開催地(英) | |
テーマ(和) | ロホ?ティクスとそれを支えるヒ?シ?ョン技術 |
テーマ(英) | |
委員長氏名(和) | 佐藤 真一(NII) / 小野 哲雄(北大) |
委員長氏名(英) | Shinichi Sato(NII) / Tetsuo Ono(Hokkaido Univ.) |
副委員長氏名(和) | 井尻 善久(オムロン) / 玉木 徹(広島大) / 神原 誠之(奈良先端大) / 高汐 一紀(慶大) |
副委員長氏名(英) | Yoshihisa Ijiri(Omron) / Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) / Masayuki Kanbara(NAIST) / Kazunori Takashio(Keio Univ.) |
幹事氏名(和) | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 坂本 大介(北大) / 吉岡 康介(パナソニック) |
幹事氏名(英) | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Daisuke Sakamoto(Hokkaido Univ.) / Kosuke Yoshioka(Panasonic) |
幹事補佐氏名(和) | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(東大) / 水戸 和(セコム) / 小林 優佳(東芝) / 石原 達也(NTT) |
幹事補佐氏名(英) | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(Univ. of Tokyo) / Wataru Mito(SECOM) / Yuka Kobayashi(Toshiba) / Tatsuya Ishihara(NTT) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Cloud Network Robotics |
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本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | SMW公式を用いたADMM-L1最小化問題の高速解法 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Fast ADMM-L1 minimization method by using SMW formula |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | Light Transport Matrix / Light Transport Matrix |
キーワード(2)(和/英) | ADMM / ADMM |
キーワード(3)(和/英) | SMW公式 / SMW formula |
キーワード(4)(和/英) | Sparse Estimation / Sparse Estimation |
第 1 著者 氏名(和/英) | 千葉 直也 / Naoya Chiba |
第 1 著者 所属(和/英) | 東北大学(略称:東北大) Tohoku University(略称:Tohoku Univ.) |
第 2 著者 氏名(和/英) | 今倉 暁 / Akira Imakura |
第 2 著者 所属(和/英) | 筑波大学(略称:筑波大) Tsukuba University(略称:Tsukuba niv.) |
第 3 著者 氏名(和/英) | 橋本 浩一 / Koichi Hashimoto |
第 3 著者 所属(和/英) | 東北大学(略称:東北大) Tohoku University(略称:Tohoku Univ.) |
発表年月日 | 2019-03-01 |
資料番号 | PRMU2018-131,CNR2018-54 |
巻番号(vol) | vol.118 |
号番号(no) | PRMU-459,CNR-460 |
ページ範囲 | pp.95-98(PRMU), pp.95-98(CNR), |
ページ数 | 4 |
発行日 | 2019-02-21 (PRMU, CNR) |