日時：金曜日 16:30 -- 18:00
会場：南大沢キャンパス8号館6階 610
世話人：赤穂まなぶ，深谷友宏，数川大輔
(以下, 敬称略)
会場：南大沢キャンパス8号館6階 610
題目：最適輸送理論を用いたスケールフリーな点群処理手法
概要：(3D)点群とは、物体形状をサンプリングして得られる離散的な点の集合である。二つの点群間の対応関係を求めることは点群処理における中心的な課題の一つであり、ICPやCPDといった最適化に基づく手法が広く知られている。しかし、それらの手法は、二つの点群が同一の尺度に基づいて記録されていることを前提にしており、そうでないと上手く機能しない。
この課題を解決するために、深層学習モデルによる特徴量抽出とFused Gromov-Wasserstein (FGW) 距離ベースのマッチングを融合させた新たな手法を提案する。この手法では、尺度の差異に依存せず、二つの点群に含まれる対応関係を抽出できる。
点群処理と最適輸送理論の基礎から始め、問題の数学的定式化、アルゴリズム、および実データによる実験結果について紹介する。
会場：TBA
題目：TBA
概要：TBA
会場：TBA
題目：TBA
概要：TBA
講師：本多 正平（東京大学）
題目：特異空間上のリッチ曲率の下限と幾何解析
要旨：本講義では特異空間上でのリッチ曲率に関する比較幾何学を紹介する．扱う特異空間はRCD空間と呼ばれるもので，その研究の発展は近年著しい．特にその基礎の部分をきちんと扱うことを本集中講義の目的とする．よってこの講義が終わるころにはRCD空間の定義はいえるようになる．この理論は最適輸送理論と深い関わりがあるが，それについては時間が許せば軽く紹介する．なお，この理論の最近の大きな応用の一つにGabor Szekelyihidiによる特異ケーラーアインシュタイン多様体の研究がある．そのあたりについても時間が許せば触れる．予備知識としては距離空間（と測度論を少々）がわかっていればなんとかなる．
日程・会場：
６月２４日（水）１４：４０～１７：５０（８号館６１０）
６月２５日（木）１３：００～１５：００（１１号館１０３）
７月 ６日（月）１４：４０～１７：５０（８号館６１０）
７月 ８日（水）１４：４０～１７：５０（８号館６１０）
７月 ９日（木）１３：００～１７：５０（８号館６１０）