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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-08-08 13:30 マルチモーダルグラフ信号に対する符号付きTwofold Graph学習 ○横田陽樹・田中雄一（阪大）  SIP2023-58 |
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| 抄録 | （和） | 空間上に分布する複数のセンサによって計測されるマルチモーダル信号は， 気象データのように， 空間的に滑らかでありながらモダリティ間で相関を示す場合がある． このようなマルチモーダル信号は， 空間方向とモダリティ方向において， 2種のグラフからなるtextit{twofold graph}を用いて表現できる． 本稿では， マルチモーダル信号から， twofold graphを学習するためのアルゴリズムを提案する． 提案手法では，モダリティ間の正と負の双方の相間を表す符号付きグラフからなるtwofold graphを学習することに特徴がある． 具体的には，空間グラフ上での信号の滑らかさとモダリティグラフ上での信号値の類似度の双方を考慮に入れた凸最適化問題を定式化する． この問題は，主双対近接分離法を用いて効率的に解くことができる． 合成データを用いた実験によって, 提案法によりマルチモーダル信号の空間・モダリティ領域上での特徴を捉えたtwofold graphが学習できることを確認したので報告する． |
| （英） | Multimodal signals measured by multiple sensors distributed in space may be spatially smooth and show both positive and negative correlations among modalities. Such multimodal signals can be represented using twofold graphs that represent two different relationships in spatial and modality directions with two graphs. In this report, we propose a method to learn a twofold graph where one graph represents spatial smoothness of the signal and the other graph represents the (anti-)correlation across modalities. We formulate a convex optimization problem that takes into account the smoothness of the signal on the spatial graph and the similarity/dissimilarity of the signal on the modality graph. The problem can be solved efficiently by a primal-dual based algorithm. Experimental results present that our proposed algorithm can learn the underlying twofold graph from multimodal signals. | |
| キーワード | （和） | グラフ信号処理 / グラフ学習 / 付合付きグラフ / / / / / |
| （英） | Graph Signal Processing / Graph Learning / Signed Graph / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 152, SIP2023-58, pp. 55-59, 2023年8月. | |
| 資料番号 | SIP2023-58 | |
| 発行日 | 2023-07-31 (SIP) | |
| ISSN | 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 | SIP2023-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2023-08-07 - 2023-08-08 |
| 開催地（和） | 大阪大学吹田キャンパス コンベンションセンター |
| 開催地（英） | Osaka Univ. (Suita) Convention Center |
| テーマ（和） | 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | Signal processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2023-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチモーダルグラフ信号に対する符号付きTwofold Graph学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Twofold Signed Graph Learning for Multimodal Graph Signals |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | グラフ信号処理 / Graph Signal Processing |
| キーワード(2)（和/英） | グラフ学習 / Graph Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 付合付きグラフ / Signed Graph |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 横田 陽樹 / Haruki Yokota / ヨコタ ハルキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： OU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 雄一 / Yuichi Tanaka / タナカ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： OU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-08-08 13:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2023-58 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.152 |
| ページ範囲 | pp.55-59 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-07-31 (SIP) |
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