横田達也 助教が、IEEE Signal Processing Society Japan Young Author Best Paper Award を受賞。
2019年3月27日掲載
- 受賞者
- 横田 達也 助教
- 受賞の対象
- Smooth PARAFAC decomposition for tensor completion
行列データやそれ以上の多次元配列データ(テンソル)に損失要素または未入力要素があるときに，現状で参照可能な要素から損失要素の値を推定する(穴埋めする)技術を行列補完またはテンソル補完という．近年，この技術はインターネット通販の自動リコメンデーションシステムへの応用や，アーチファクトによって損失した画像領域の内挿などへの応用が期待され注目されている．本研究では，このテンソル補完問題に対して連続性，低ランク性の仮定，そしてテンソル因子分解の技術を導入する方法を提案した．さらに，テンソル因子分解において重要なモデル選択(ランク推定)のためのアルゴリズムを新しく開発し，難解な最適化問題を効率的に解くことに成功した．その結果として，画像，MRI画像などの領域内挿問題において最先端のアルゴリズムから，さらなる補完性能向上を実現した．
受賞した論文： 論文内容
Tatsuya Yokota, Qibin Zhao, and Andrzej Cichocki, "Smooth PARAFAC Decomposition for Tensor Completion," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 64, no. 20, pp. 5423-5436, Oct. 2016.
社会工学専攻の田中大貴さんが2019年日本建築仕上学会奨励賞優秀修士論文奨励賞を受賞しました。 社会工学専攻の浅野七生哉さんが2018年度日本建築学会東海支部学生優秀学術講演賞を受賞しました。