グラフ信号処理
メンバー： 田中雄一
分野： 電気電子工学、人間情報学、計算基盤
所属： 工学研究院
キーワード： 信号処理、グラフ信号処理、画像処理、センサネットワーク、ウェーブレット、機械学習
ウェブサイト：
研究概要
グラフ信号処理は伝統的な信号処理と異なり、信号の構造を明に指定した上で信号処理理論を構築するという比較的新しい試みです。ソーシャルネットワーク、交通網、センサネットワーク、神経網等を含む、広い意味でのネットワーク上に存在する高次元データは、一般に非常に信号数が多く、また複雑な構造を持ちます。それら高次元データは、従来の信号処理で扱われてきた音声・画像等の信号と同様に、効率的に解析することが求められています。我々は信号処理・機械学習・グラフ理論・調和解析・コンピュータビジョン等の関連分野の研究を統合し、大規模・複雑な構造を持つデータ（信号）の保存・伝送・解析のための効率的なノイズ除去・圧縮・フィルタリング手法を研究しています。
主要論文・参考事項
[1] 田中 雄一，“グラフ信号処理のすゝめ”，電子情報通信学会 Fundamentals Review, vol. 8, no. 1, pp. 15-29, 2014（招待解説論文）
[2] A. Sakiyama and Y. Tanaka, “Oversampled graph Laplacian matrix for graph filter banks,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 62, no. 24, pp. 6425-6437, 2014.
[3] Y. Tanaka and A. Sakiyama, “M-channel oversampled graph filter banks,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 62, no. 14, pp. 3578-3590, 2014.
[4] H. Higashi, T. Tanaka, and Y. Tanaka, “Smoothing of spatial filter by graph Fourier transform for EEG signals,” in Proc. of Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2014 (APSIPA ASC 2014), vol. 1, no. 1, pp. 1-8, 2014 (Invited Paper, Best Paper Award).
[5] 田中 雄一，“グラフ信号処理のすゝめ”，第28回信号処理シンポジウム，下関，2013年11月（チュートリアル講演）
[6] A. Ortega and Y. Tanaka, “Signal processing on graphs: Recent results, challenges and applications,” 画像符号化シンポジウム/映像メディア処理シンポジウム 2014 (PCSJ/IMPS 2014) ，修善寺，2014年11月（招待講演）
お問い合わせ先
東京農工大学・先端産学連携研究推進センター
urac[at]ml.tuat.ac.jp（[at]を@に変換してください）
Graph signal processing
Research members： Yuichi Tanaka PhD.
Research fields： Electrical and electronic engineering, Human informatics, Principles of Informatics (2)
Departments： Institute of Engineering
Keywords： Signal processing, graph signal processing, image processing, sensor network, wavelet, machine learning
Web site：
Summary
Graph signal processing is an emerging field of signal processing. It explicitly define "structures" of signals as graphs, and theories and algorithms are constructed based on such "graph signals." Graph signal processing has various applications both in science and engineering, e.g., social, transportation, sensor, and neuronal networks. These signals often have a large number of elements and complex structures. We aim to construct theories/algorithms of graph signal processing for storage, transmission, analysis, denoising, compression, and filtering of graph signals, based on following research topics; signal processing, machine learning, computer vision, (spectral) graph theory, and harmonic analysis.
Reference articles and patents
[1] 田中 雄一，“グラフ信号処理のすゝめ”，電子情報通信学会 Fundamentals Review, vol. 8, no. 1, pp. 15-29, 2014（招待解説論文）
[2] A. Sakiyama and Y. Tanaka, “Oversampled graph Laplacian matrix for graph filter banks,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 62, no. 24, pp. 6425-6437, 2014.
[3] Y. Tanaka and A. Sakiyama, “M-channel oversampled graph filter banks,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 62, no. 14, pp. 3578-3590, 2014.
[4] H. Higashi, T. Tanaka, and Y. Tanaka, “Smoothing of spatial filter by graph Fourier transform for EEG signals,” in Proc. of Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2014 (APSIPA ASC 2014), vol. 1, no. 1, pp. 1-8, 2014 (Invited Paper, Best Paper Award).
[5] 田中 雄一，“グラフ信号処理のすゝめ”，第28回信号処理シンポジウム，下関，2013年11月（チュートリアル講演）
[6] A. Ortega and Y. Tanaka, “Signal processing on graphs: Recent results, challenges and applications,” 画像符号化シンポジウム/映像メディア処理シンポジウム 2014 (PCSJ/IMPS 2014) ，修善寺，2014年11月（招待講演）
Contact
University Research Administration Center(URAC),
Tokyo University of Agriculture andTechnology
urac[at]ml.tuat.ac.jp
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