抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本稿では,高次元信号復元のための最適化アルゴリズムの高速化を提案する.一般的にセンサによって観測される信号がノイズの影響を受けることは不可避であり,観測過程で生じるノイズの除去や,劣悪な環境で観測される信号を復元する技術は不可欠である.ボリュームデータのような高次元信号の復元処理には,数時間あるいは数日といった時間を要することもある.したがって,復元処理の高速化は重要な課題である.そこで,本研究では高次元信号の復元処理に用いられる最適化アルゴリズムのひとつ,主-双対近接分離法(PDS)の高速化を目的とする.PDSへの加速法RMSpropGravesの導入を提案し,光干渉断層撮像(OCT)観測モデルに基づく人工ボリュームデータ復元を例として従来法と提案法の処理速度を比較,評価する.復元処理実験により,平均二乗誤差(MSE)を指標として提案法が従来法に比べ短時間で復元処理を行うことを確認する.(著者抄録)