土佐山田駅からのバスがやや遅れたおかげで，発表開始から１０分ほど遅れて会場に到着．

10:30 - 12:10 通信研究会2
(10) MIMOを用いたOFDMパワーアンプの電力付加効率改善 ◎亀田博文（東京理科大），原 直也（東京理科大），白戸裕史（東京理科大），村口正弘（東京理科大）
無線通信．OFDM通信では平均電力に対するピーク電力が大きく（PAPRが大きい）増幅効率が悪い．そこで信号を定振幅成分とそこからの差分の２つに分解し，２つのチャネルをMIMOで送受信する．２つのチャネルを別々に増幅することで，それぞれの信号に最適なアンプの動作領域を設定することができる．

(11) 予等化によるOFDMパワーアンプの電力付加効率改善の検討 ◎松永亮（東京理科大），笠原悠昭（東京理科大），白戸裕史（東京理科大），村口正弘（東京理科大）
前の発表もそうだが，基本的な内容(OFDM,PAPR,PAE,SNRなど)に対する丁寧な説明があり，ナイーブな印象を受けると同時に非専門家にはわかりやすい．通信業界は略語が多いからね．OFDMではPAPRが大きくて増幅効率が悪いので，OFDM変調信号をシグモイド関数に通してピークを抑圧したうえで送信．受信側では伸長処理でピークを強調したうえで復号する．PAPRが改善し，効率が上昇．雑音には弱い．

(12) 雑音耐性に優れた可視光通信の検討 ◎吉留祐樹（東京理科大），佐々木良輔（東京理科大），村口正弘（東京理科大）
可視光通信．利用シーン例で車車間通信とか車と信号機の通信を挙げていたが，それは筋が悪いんじゃないのかなあ．OFDM通信で複数あるサブキャリアのうちどれか１つだけ使うことで耐雑音性を上げる．どのサブキャリアを使うかを情報として使い，サブキャリアのチャネル番号をシンボルとして使う．FSKとの違いについて説明していたが，要するに復号方式が違うだけのような気がする．

(13) ＬＥＤの周波数特性を考慮したＯＦＤＭ可視光通信の検討 ◎金 載ホ（東京理科大），番場雅敏（東京理科大），村口正弘（東京理科大）
上と同じくOFDMを使った可視光通信．こちらはサブキャリアの低周波側では16QAMを，高周波側ではQPSKを使うことで全体の効率を上げる．

13:10 - 14:25 画像工学研/メディア工学研
(14) 異なるスパース性で設計した基底を選択的に用いる画像符号化の一検討 ○今泉貴裕・王　冀・八島由幸（千葉工大）
従来法では，画像の小ブロックごとにDense SIFTを計算し，それをクラスタリングして基底を作って，その重ね合わせで入力画像のブロックを表現する．また，スパース基底を使うことで重み係数をスパースにし，符号化効率を上げている．これに対して，圧縮率の目標値によって最適なスパースネスが異なる．そこで，学習時のスパースネスの違う基底を複数用意し，ブロックごとによさげな基底に対する重み係数を符号化に使う．それぞれの基底単独よりも性能が高く，PSNRはDCTよりも良い．

(15) HEVCにおける係数レベル成分間予測方式の検討 ○河村　圭・内藤　整（KDDI研）
最近規格化された映像符号化規格HEVCのうち，色形式RGB4:4:4（PCやスマホなどのスクリーンコンテンツ向け）での符号化性能の改善が目標．従来の方法(CCD法)では輝度の残差を使って色差の残差の予測精度を上げる．提案法では，それを逆DCT前に行うことで後段の並列処理部分を増やすのが目標．基本的にはDCTの前でもあとでも同じだが，DCTドメインでの4x4 TU (Transform unit)に対しては線形性が成り立たないので，その部分の扱いを工夫するなどHEVC特有の話題が多く，全部は理解できなかった．従来手法と比べて画質にはほとんど差がない．

(16) 三次元弱幾何検証に基づく特定物体認識 ○吉田大我・島村　潤・谷口行信（NTT）
BoWベースの物体認識では，幾何的情報が失われることが利点でもあるが欠点でもある．「弱幾何検証」法では，特徴点の間のスケール・回転などの一貫性を検証する．しかしこの方法では，３次元空間上の物体を違うアングルから撮影した写真間の対応が取れない．また，３次元物体の撮影角度の一貫性を調べる方法が提案されているが，すべての対応点を調べるため時間がかかる．そこで，３次元的な対応をとりつつ弱幾何検証と似た方法を使うことで，３次元制約を検証しながら高速にマッチングを行う．具体的には，弱幾何検証での回転とスケール変換だけではなく，一般のアフィン変換を許すことで３次元的な位置変換を模擬する．クエリ画像とリファレンス画像に含まれる同一visual wordの特徴点について，それがどういう視点移動に対応しているのかについて投票を行うと，正解リファレンスとクエリの特徴点ペアのほとんどが同じ視点移動に投票するので投票箱のヒストグラムが鋭くなる．また，繰り返し出現するパターンの重みを下げるためにtfidfによる重みづけなども行う．Visual wordの種類を増やした方が全体の実行時間が速くなるというのが意外だった．