スパースモデリング入門

スパースモデリング入門
2015/11/16 株式会社オープンストリーム
CTO 寺田英雄
https://www.facebook.com/hideo.terada.5
1

Copyright(C) Open Stream, Inc. All Rights Reserved.
経歴
■ 大阪大学工学部機械系／電子制御機械工学科卒
• 画像認識ソフトウェアを専攻
• Project-TEAM DoGA 初代メンバー：CG映画制作
• http://doga.jp/
■ 仕事歴
• 1992 IHI入社・技術開発本部所属
• 2007 某モバイル動画ベンチャー入社
• 2011 ベンチャー崩壊しはじめる
• 2012 オープンストリーム入社
• 2014 オープンストリームCTO
2

コンピュータ歴
■ コンピュータ歴 36年目（小学校5年から）
■ 言語
• 大阪弁、標準語、英語（少々）
• Fortran, asm, basic, C/C++/Obj-C, Java, CUDA, 
Python, Ruby
■ 分野
• 画像認識、CG、ストリーミングシステム
• FA制御、Linux/Windowsデバイスドライバ、CADシステム
• モバイル・アプリケーション(iOS/Android)
• 機械学習、数理アルゴリズム、データ解析
3

開発経験
■ 画像認識関連
• ごみ焼却炉制御用火炎認識システム（擬似３次元計測）
• 鋳型組み立てロボット制御用、ワーク位置計測システム（ベクトル相関）
• 舞台装置コンテナの荷降ろしロボット制御用位置決めシステム（ベクトル相関、直線検知）
• 自動車工場の鋼板受け入れ検査システム（濃淡モフォロジー）
• デパレタイザー用３次元認識（計算幾何学）
• 監視カメラ用ハードディスクレコーダー（画像圧縮）
• 乗用車用、歩行者検知システム（HoG, SVM, GPGPU）
■ 動画ストリーミング
• 携帯電話用コーデック、画像・音声同期再生エンジン、マルチキャスト動画配信
■ その他
• C-HTML編集エディタ、GTコジェネ制御ロジックCAD
• Oracle用 C++ ORマッパーの開発
• 電子書籍フォーマット＆デコーダ生成システムの開発
• DRM動画配信アプリ＆状態マシンフレームワーク
4

最近の興味
■ 生物に学ぶ情報処理
• 全脳アーキテクチャー
• Deep Learning
• Sparse Modeling
5

アジェンダ
■ イントロ
■ スパースモデリングの数理入門
■ スパースモデリングの応用
6

イントロ
7
01

生物の一次視覚野(V1)
■ 目から入った視覚情報を最初に
受け取る脳の部位
■ 方向・空間スケールに関する選
択的空間フィルタを有すること
が知られている
8

空間フィルタ
■ 網膜に特定の傾き
のスリット光を与
えると、その時だ
け反応する受容細
胞がある
■ ガボールフィルタで
近似できる
9

視覚野はフィルタバンク
■ 様々な方向、空間周波数に対応した受容細胞（＝
フィルタ）の集まり
■ なぜこのように進化したか？
• 有力な仮説：
• 自然画像の統計的構造を利用
• 自然画像を効率的に符号化→エネルギー効率
• 脳はとてつもなく効率のよい計算機
10

スパースモデリングは
V1の模倣
■ 自然画像を基底画像（フィルタ）の 
線形結合として表す。
■ 結合係数がスパース(Sparse：まばら)な行列
のとき、V1に良く一致する結果が得られる。
11

スパースモデリングの 
数理入門
12
02

２つの主要なアイデア
■ スパース信号分解
■ スパースコーディング
13

スパース信号分解とは
■ N次元(N=WxH) 画像信号 f の線形生成モデル
■ s:係数ベクトル
■ A:辞書（基底行列）, ai:原子（基底ベクトル）// 既定とする
■ まばらに非ゼロ要素が分布する s で f を表現することを 
『スパース信号分解』という。
14
f = As (f 2 RN
)

線形生成モデルのイメージ

スパース信号分解 
アルゴリズム
■ 過完備(overcomplete)な基底行列とは
• 基底ベクトルの数M＞信号の次元数N
• N個の互いに一次独立な基底ベクトルがある
■ Aが過完備なとき、sは一意に定まらない 
→どうする？ 
答：制約条件をつけて数値的に解く
16
f = As

制約条件＝
sに対するペナルティ
■ いろんな方法がありうる
■ よくあるペナルティは『lp ノルム』
■ l2：『最小ノルム解』：信号の再構成保証 
■ l0：画像処理、情報圧縮でよく用いる
17
lp = s p
=
P
n |sn|p
1
p p 0

l0ノルムによる
スパース信号分解
■ 以下の解を求める。（l0ノルムの最小化）
■ l0ノルムの最小化＝非ゼロ要素数の最小化
■ 解析的には解けない。最適解の探索は計算量
多い。
■ 近似解を得る方法がいろいろ提案されている。
18

スパース信号分解
アルゴリズム例：MP
■ Matching pursuits(MP)アルゴリズム
■ 以下を反復する i=0,1,2…
1)初期残差信号 R(i=0)=f, s=(0,0,…,0)とおく
2)R(i)との内積が最大となる基底ベクトル
ajmaxを検索し、sjmax←ajmax
TR(i) と更新する
3)R(i+1)←R(i)-sjmaxajmax と更新する
4)終了条件満たさなければ 2)へ戻る
19

その他のアルゴリズム
■ OMP
■ BP
■ BPDN
■ BCR
■ ・・・
■ 活発に改良案が研究されている
20

スパースコーディング
■ 復習：スパース信号分解は Aとfからsを求める方法
■ スパースコーディングは辞書Aを作る方法：
• 事前設計型
• DCT、Fourier変換、wavelet,、curvelet、…
• 学習型
• INPUT: 学習用信号群 {fi}(i=1,2,…,I)
• OUTPUT: A 
（ただし、できるだけ少ない基底ベクトルで）
• これも、いろいろなアルゴリズムが提案されている
21

代表的な学習型スパースコーディング
例：K-SVD法
■ クラスタリングの k-means 法の一般化
■ （係数の最適化基底の最適化） 
を交互に繰り返す交互最適化
■ 基本的な考え方
• 基底ベクトル ai を更新する際、ai抜きで近
似した信号と原信号の誤差を表現する基底
を新たな ai とする。
22

K-SVDの手順(1/2)
(1)任意の方法（乱数など）で辞書Aを初期化する。 
このAに対する係数sをMP法などで求めておく。
(2)学習信号{fi}(i=1,2,…I)のなかで、更新対象の基底 al が 
表現に用いられている信号の添字集合Ωlを求める。 
• fiとaiの内積を取って、その値が小さいものは除外？
（調査中）
(3)Ωlに含まれる観測信号のみからなるfの部分行列f[l]を構
成する。同様に作った s[l]
j を並べた係数行列 s[l] とする。
23
⌦l = i 2 {1, · · · , n}|
⇥
C
⇤
li
6= 0

K-SVDの手順(2/2)
(4)al を利用しないで観測信号を近似し、そのときの残差 Rl を求め
る。 
 
(5)Rlを特異値分解(SVD)し、 
第一左特異ベクトル u1 を al とする。al ← u1。また最大特異値
σ1と第一右特異ベクトルv1を用いて sj
←σ1v1 として係数を修正
する。（特異ベクトルは、Rlを最も良く近似する成分となる）
(6)ここまでの処理を全ての al について行い、順次 A を更新する。
(7)終了条件を満たさなければ、(2)へ戻る。
24
Rl = f[l]
X
j6=l
ajsj
[l]
Rl = U⌃V T
特異値分解は
スペクトル分解のような
効果

スパースモデリングの応用
25
03

画像分離・画像修復
■ ２つの異なる画像a,bが重なった画像 x があると
き、２つの画像がそれぞれ異なる辞書 Aa, Ab と
係数 sa, sb で、Aasa, Absb と表せるとする。
■ 次の問題を解けば、２つの画像を分離できる。
■ Aa=原画像辞書, Ab=ノイズ画像辞書とすれば、
ノイズ除去（画像修復）に使える。
26
minimizesa,sb
sa 0
+ sb 0
subject to x Aasa Absb
2
2
 ✏

超解像
（次頁の図参照）
■ 高解像度の学習用画像から辞書 AH を学習しておく。
■ AHにダウンサンプリング・ボケ関数などを施して低解
像度な辞書ALを作成する。
■ 低解像度な入力画像列XL を AL でスパース信号分解す
る。
■ 上記で得られた非ゼロ係数列を使って、AHで画像を再
構成すると、高解像度画像XHが得られる。
■ 高画質TV、患者の負担を減らした医療画像撮影などに
用いられる
27

顔認識(1/2)
■ 登録ユーザH人とする。各自は複数の顔画像f 
 
を登録しているとする。これらを基底として
扱い、辞書D 
 
を構成する。 
29
fh
1 , · · · , fh
nh
, h = 1, · · · , H
D = (f1
1 , · · · , f1
n1
; · · · ; fH
1 , · · · , fH
n1
)

顔認識(2/2)
■ 認識したい人物の顔画像XをDでスパース信号
分解すると、その人物が登録済みであれば、
その基底に該当するごく一部の係数だけが非
ゼロになる。
■ この係数の大きさをスコアとして、認証判定
ができる。 
30

ディープラーニングと
スパースモデリング
■ ディープラーニングの自己符号化器では 
スパースモデリングのアイデアを活用している。
■ 『冗長（過完備）な基底ベクトルに対するス
パースな係数行列でより高次の情報を表現す
る』というモデルで、教師なし多層学習を
行っている。
31

まとめ
■ スパースモデリングは生物の信号処理をヒントに
したアルゴリズム
■ 辞書の作成アルゴリズムと、辞書の利用アルゴリ
ズム（スパースな係数行列を求める）が主要な理
論
■ さまざまな自然信号の処理（画像、音声）に応用
できる。
■ ディープラーニングとの関係性
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