| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2024-06-06 13:10
ボリュームデータ処理のための3方向局所構造化ユニタリネットワーク
○丸山未夢・ヤサス ゴダゲ・村松正吾（新潟大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では，ボリュームデータ解析手法として，3方向局所構造化ユニタリネットワーク(3- Way LSUN)を提案する．計測技術の進歩に伴い，高次元データ解析の必要性が増して る．高次元データの例として，縦・横・奥行の3方向に情報をもち，中身を含む立体物を表現できるボリュームデータがある．ボリュームデータのデータ量は膨大であるため，処理や記憶にコストがかかる．従って，ボリュームデータの次元削減はその効率的な処理のために必須である．ボリュームデータの次元削減には，高精度な解析手法と再構成が求められる．既存の解析手法としてブロック主成分分析(BPCA)が挙げられる．しかし，BPCAを用いた次元削減はブロックひずみなどブロック間の連続性に課題がある．そこで本研究では，Yasasらが提案する2方向LSUN (2-Way LSUN)を3方向の解析が可能となるように拡張し，高精度なボリュームデータ解析および再構成機能を備えた3-Way LSUNを提案する．ボリュームデータの次元削減を行い，原データとの近似誤差を評価することで，提案手法3-Way LSUNを用いた次元削減が既存手BPCAによる次元削減よりも高い精度で実現できることを確認する． |
| （英） |
This work proposes a 3-Way Locally Structured Unitary Network (3-Way LSUN) as a volumetric data analysis method. With advances in measurement technology, the need for high-dimensional data analysis is increasing. Among high-dimensional data, there is a type of volumetric data that has information in three directions (vertical, horizontal, and depth) and can express three-dimensional objects, including contents. Because the amount of volumetric data is huge, processing and storage costs are high. Therefore, some dimensionality reduction is needed for efficient processing. Highly accurate analysis and reconstruction methods are required to reduce the dimensionality of the volumetric data. Block Principal Component Analysis (BPCA) is a typical example of an existing analysis method. However, dimensionality reduction using BPCA has issues with continuity between blocks, such as block distortion. Thus, this study extends the 2-Way LSUN proposed by Yasas textit{et al.} to allow for a three-direction analysis, and proposes a 3-Way LSUN as a highly accurate volumetric data analysis and synthesis transform. Through experiments on the dimensionality reduction and evaluation of the approximation error with the original, the significance of the proposed 3-Way LSUN is confirmed. The 3-Way LSUN is shown to achieve higher accuracy than the BPCA. |
| キーワード |
（和） |
ボリュームデータ / 主成分分析 / 重複変換 / / / / / |
| （英） |
Volumetric data / Principal Component Analysis / Lapped Transform / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 48, no. 17, ME2024-48, pp. 7-10, 2024年6月. |
| 資料番号 |
ME2024-48 |
| 発行日 |
2024-05-30 (IST, ME) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
ME IST IEICE-BioX IEICE-SIP IEICE-MI IEICE-IE |
| 開催期間 |
2024-06-06 - 2024-06-07 |
| 開催地（和） |
新潟大学（駅南キャンパスときめいと） |
| 開催地（英） |
Nigata University (Ekinan-Campus "TOKIMATE") |
| テーマ（和） |
マルチメディアデータ・映像・画像・信号の取得・処理・解析・認証と応用，一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2024-06-ME-IST-BioX-SIP-MI-IE |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
ボリュームデータ処理のための3方向局所構造化ユニタリネットワーク |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
3-Way Locally-Structured Unitary Network for Volumetric Data Processing |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
ボリュームデータ / Volumetric data |
| キーワード(2)（和/英） |
主成分分析 / Principal Component Analysis |
| キーワード(3)（和/英） |
重複変換 / Lapped Transform |
| キーワード(4)（和/英） |
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| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
丸山 未夢 / Miyu Maruyama / マルヤマ ミユ |
| 第1著者 所属（和/英） |
新潟大学 (略称： 新潟大)
Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
ヤサス ゴダゲ / Yasas Godage / |
| 第2著者 所属（和/英） |
新潟大学 (略称： 新潟大)
Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
村松 正吾 / Shogo Muramatsu / ムラマツ ショウゴ |
| 第3著者 所属（和/英） |
新潟大学 (略称： 新潟大)
Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2024-06-06 13:10:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
IST2024-23, ME2024-48 |
| 巻番号（vol） |
vol.48 |
| 号番号（no） |
no.17 |
| ページ範囲 |
pp.7-10 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2024-05-30 (IST, ME) |
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