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講演抄録/キーワード
講演名 2021-06-04 11:45
振幅スペクトル核ノルムを用いた周波数領域ロバスト主成分分析
末安 学京地清介北九州市大)・小野峻佑東工大SIP2021-10 BioX2021-10 IE2021-10
抄録 (和) 外れ値を伴う観測データ行列から構造不変な(列ベクトル)成分(構造不変成分)を抽出する手法として 有効なロバスト主成分分析(RPCA:Robust PCA)では,核ノルムを用いて構造不変性を評価しているため,構造不 変であるが位置ずれによって低ランクとはならない状況で,抽出精度が低下する問題がある.本研究では,核ノルム の代わりに新たに振幅スペクトル核ノルム(ASNN:Amplitude Spectrum Nuclear Norm)と呼ぶ正則化関数を構成し RPCA に導入した周波数領域 RPCA(F -RPCA:Frequency-domain RPCA)を提案する.周期シフトの関係にある二つ の信号の振幅スペクトルは一致するため,データ行列の列振幅スペクトルを核ノルムで評価し,低ランク性を促進す ることで,位置ずれにも頑健な構造不変成分の抽出が可能となる.実験では合成データと画像データの例を用いて, FRPCA の有効性を評価する. 
(英) Low-rank modeling is one of the most effective approaches that can analyze and extract isomorphic components from an observation matrix. Robust PCA (RPCA) can extract isomorphic components lying a low-dimensional subspace from an observed matrix in the presence of outliers by using regularization functions of nuclear/l1 norms. One of the drawback of RPCA is the sensitivity against the shift or the misalignment of target components. When target components are not aligned exactly due the shift, they are not lying low-dimensional subspace any more. Consequently, RPCA cannot extract the isomorphic components precisely. To resolve this drawback, we propose a novel regularizer called “amplitude spectrum nuclear norm” (ASNN). Thanks to the fundamental signal processing theory, the amplitude spectra of an original and its (circularly) shifted signals are the same. Thus, we can extract misaligned isomorphic components by minimizing nuclear norm of the amplitude spectra.
キーワード (和) 振幅スペクトログラム / エピグラフ制約 / 低ランク / 核ノルム / / / /  
(英) amplitude spectrogram / epigraph constraint / low rank / nuclear norm / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 54, SIP2021-10, pp. 46-50, 2021年6月.
資料番号 SIP2021-10 
発行日 2021-05-27 (SIP, BioX, IE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SIP2021-10 BioX2021-10 IE2021-10

研究会情報
研究会 IE SIP BioX ITE-IST ITE-ME  
開催期間 2021-06-03 - 2021-06-04 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 映像・信号の処理・解析・AI技術とその多分野応用 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2021-06-IE-SIP-BioX-IST-ME 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 振幅スペクトル核ノルムを用いた周波数領域ロバスト主成分分析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Frequency-domain Robust Principal Component Analysis 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 振幅スペクトログラム / amplitude spectrogram  
キーワード(2)(和/英) エピグラフ制約 / epigraph constraint  
キーワード(3)(和/英) 低ランク / low rank  
キーワード(4)(和/英) 核ノルム / nuclear norm  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 末安 学 / Manabu Sueyasu / スエヤス マナブ
第1著者 所属(和/英) 北九州市立大学 (略称: 北九州市大)
The University of Kitakyushu (略称: The Univ. of Kitakyushu)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 京地 清介 / Seisuke Kyochi / キョウチ セイスケ
第2著者 所属(和/英) 北九州市立大学 (略称: 北九州市大)
The University of Kitakyushu (略称: The Univ. of Kitakyushu)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小野 峻佑 / Shunsuke Ono /
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-06-04 11:45:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 SIP 
資料番号 SIP2021-10, BioX2021-10, IE2021-10 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.54(SIP), no.55(BioX), no.56(IE) 
ページ範囲 pp.46-50 
ページ数
発行日 2021-05-27 (SIP, BioX, IE) 


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