| 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), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 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 |
|---|---|
| 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 |
|---|---|
| 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) |