[B-16-18] 次数分布およびスペクトルを用いるグラフ超解像度アルゴリズムの一提案
キーワード:超解像度、大規模ネットワーク
一般に、大規模ネットワークや複雑ネットワークはその規模のためにトポロジ全体の情報を取得するのは容易ではなく、断片的なネットワークや粗視化/集約されたネットワークのみが取得できることも多い。画像処理の分野においては、低解像度の画像から高解像度のオリジナルな原画像を復元する超解像度 (super resolution) の手法が活発に研究されている。画像の超解像度と同じように、低解像度のネットワークから、高解像度の元のネットワークを復元するという試みが始まっている。本稿では、グラフを構成するノードやリンクが欠損/集約されたようなグラフ (粗視化されたグラフ) から、元のグラフを可能な限り復元するアルゴリズム GSR-DSM(Graph Super-Resolution with Degree and Spectra Matching) を提案するとともに、その特性を簡単な実験により調査する。
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