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J-GLOBAL ID：202002229127498625   整理番号：20A0377018

光輸送行列取得のためのSMW公式と多列同時推定を適用することによる高速ADMM L_1最小化【JST・京大機械翻訳】

Fast ADMM l₁ minimization by applying SMW formula and multi-row simultaneous estimation for Light Transport Matrix acquisition^*

著者 (3件)： Chiba Naoya (Tohoku University,Graduate School of Information Sciences,Sendai, Miyagi,Japan) ,  Imakura Akira (University of Tsukuba,Faculty of Engineering,Tsukuba, Ibaraki,Japan) ,  Hashimoto Koichi (Tohoku University,Graduate School of Information Sciences,Sendai, Miyagi,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ROBIO  ページ： 14-21  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 光輸送行列(LTM)は,プロジェクタカメラシステムの光伝搬の基本的な表現である。この行列は,プロジェクタからカメラへ移された光線のすべての特性を含み,シーン再照明,光路の理解,および3D測定のために使用される。特に,LTMは,シーンが金属または半透明物体を含む場合でも,ロバストな3D測定を可能にする。したがって,ロボットビジョンのために既に使用されている。LTMは,LTMが膨大な数のエレメンタムを持つので,l_1最小化によってしばしば推定される。マルチプライヤー(ADMM)の交互方向法を利用するl_1最小化法は,観測の数を減らすことができる。加えて,飽和条件の下でLTMを推定することができる飽和ADMMと名付けた強力な拡張ADMM l_1最小化法も存在した。本論文で提示した研究において,著者らは,Sherman-Morrison-Woodbury(SMW)式を適用することによって,ADMM l_1最小化の計算コストを減少させた。さらに,計算効率を改善するための新しい方法である「多列同時LTM推定」を提案した。本論文の貢献は,LTM推定をスピードアップするためにこれらの2つの方法の使用を提案することであり,著者らの方法が実際に理論と計算時間において計算コストを減少することを実証した。実験は,著者らの方法が,元の方法と比較して,最大4.64倍までADMM l_1最小化を加速し,最大2.54倍までSaturation ADMM l_1最小化を加速することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光伝搬 ,  照明 ,  カメラ ,  光子ビーム ,  乗算器 ,  *投影機 ,  三次元測定 ,  ロバスト性 ,  透明材料
準シソーラス用語： 計算効率 ,  計算コスト ,  ロボットビジョン ,  光路 ,  *同時推定 ,  *光輸送 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 光輸送 ,  行列 ,  同時推定 ,  最小化