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情報理工学部/
情報理工学科

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ヒラバヤシアキラ(男)
平林晃教授
AKIRAHIRABAYASHI

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■兼務所属(本学内)
■ 情報理工学研究科

■出身大学院?出身大学他
■ 1993/03東京工業大学工学部情報工学科卒業

■ 1995/03東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻修士課程修了


■取得学位
■博士（工学）(1999/12 東京工業大学)

■職歴
1995/04/01-2000/08/31東京工業大学 大学院 計算工学専攻 助手
2000/09/01-2002/09/30山口大学 工学部 講師
2002/10/31-2013/03/31山口大学 工学部 助教授（2007年4月から准教授）
2004/09/21-2005/03/20スイス連邦工科大学ローザンヌ校招聘教授
2009/08/21-2010/02/16ロンドンインペリアル大学客員准教授

■委員歴
2005/05-2007/04アメリカ電気電子学会（IEEE）広島支部理事
2009/05-電子情報通信学会信号処理研究専門委員会委員

■所属学会
■アメリカ電気電子学会
■電子情報通信学会
■計測自動制御学会

■研究テーマ
■ スパースサンプリングの理論と応用

■ 画像直線エッジ抽出

■ 圧縮センシングに基づく医療画像の高速撮像アルゴリズムの開発


■研究概要
信号や画像のセンシング理論とその応用

センシングは情報処理の第一歩であり，特にサンプリングは自然界のアナログ信号をディジタル信号に変換して処理する為に欠く事のできない技術です．サンプリングは一般に，Shannonや染谷が示した帯域制限原理に基づいて実現されていますが，これは必ずしも適切とは言えません．特に，スパースな表現が可能な信号や画像の場合，帯域制限原理よりも格段に広い間隔でサンプリングできることがあります．この技術を応用すれば，X線CTにおける被爆量を低減できたり，センサーネットワークの通信量を削減できたりします．本研究では，信号のスパース性ゆえのパラメトリックな表現を活用し，最尤推定やMAP推定によって高精度?高速度の信号推定を可能にするサンプリング技術の開発に取り組んでいます．実は，サンプリングやセンシングの問題は，広義では「逆問題」と呼ばれるものになっています．真に知りたい情報を観測して得られるデータの解析を順問題と捉えることにより，得られた観測データから真に知りたい情報を推定することが逆問題となります．このように捉えられる問題は信号?画像処理に限りませんが，この分野でいえばぼやけた画像の鮮明化や，画像の一部分の拡大などが該当しており，これらの研究にも取り組んでいます．また，観測対象を脳信号（脳波）に限定する事により，脳波情報の解析技術にも取り組んでいます．


■研究キーワード
信号処理，画像処理，センシング，サンプリング

■研究業績一覧(上位3件までを表示します。一覧表示では、公開対象の全件を表示します。)

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■著書
"Sampling and recovery of continuously-defined sparse signals and its applications,”Chapter 8 in Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment, Y.W. Chen, ed.,A. HirabayashiChapter 82013
“信号の標本化,”電子情報通信学会知識ベース「知識の森」，
原島博（編）平林晃電気情報通信学会第1 群， 第5 編， 第3 章， 全14 ページ2010
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■論文
Digitization of natural objects with micro CT and photographsT. Ijiri, H. Todo, A. Hirabayashi, K. Kohiyama, and Y. DobashiPLOS ONE13/ 4, 182018
Toward large-pixel number high-speed imaging
exploiting time and space sparsityN. Nogami, A. Hirabayashi, T. Ijiri, and J. WhiteIEICE Transactions on Fundamentals of Electronics,
Communications and Computer SciencesE100-A/ (6), 1
Compressive measurements of phased array weather radar and 2-dimensional high-quality
reconstructionR. Kawami, A. Hirabayashi, N. Tanaka, T. Ijiri, S. Shimamura, H. Kikuchi, G. Kim, and T. UshioIEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems137/ (7),
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■研究発表等
Nonlinear beamforming via convex optimization for phased array weather radar2018 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)2018
Fast high-quality three-dimensional reconstruction from compressive ob- servation of phased array weather radar2017 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)2017
3-dimensional compressive sensing and high-quality recovery for phased array weather radar2017 International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA)2017
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■科学研究費助成事業
科学研究費助成事業データベースへのリンク

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■競争的資金等(科研費を除く)
圧縮センシングに基づく磁気共鳴画像（MRI）の高速撮像法の開発立石科学技術財団研究助成(B)2012/042013/03代表
ハフ変換を越える高精度直線抽出手法の開発JST 研究成果最適展開支援事業（A-STEP）「探索タイプ」2010/092011/03代表
超解像処理のための画像変換パラメータの推定法に関する研究科学技術振興機構（JST）平成18年度「シーズ発掘試験」2006/092007/02代表
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■教育業績一覧(上位3件までを表示します。一覧表示では、公開対象の全件を表示します)

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■担当授業科目
2017海外実習実験?実習?実技
2017プログラミング演習１演習
2017メディアプロジェクト演習２演習
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■教育活動
東山高校　模擬講義　映像メディア技術入門2014/05-2014/05
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■研究者からのメッセージ
信号処理や画像処理におけるセンシングとサンプリング
信号処理や画像処理に関連したセンシング，サンプリングの研究に取り組んでいます．メインテーマはスパースサンプリング技術であり，センサーネットワークの通信量削減や画像の形状抽出などに応用できます．最も特徴的な点は，メガセンシングしてから圧縮するのではなく，圧縮後の本質的なデータ，あるいはそれと同程度の量のデータを直接センシングすることにより，観測系を小さく，また高速に実現できることです．

■研究分野（ReaD&Researchmap分類）
■ 数理情報学

■ 知覚情報処理