構造化MCMC法に基づいた顔部品検出(卒論セッション)
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概要
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本論文では,マルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)の枠組にパラメータ間の相互依存関係を考慮した,構造化MCMC法を提案する.提案手法では,対象を構成する部品(顔部品や多関節物体の体節など)毎にパラメータを分割し,部品間の構造を他の部品の分布に対する条件付確率として定義する.この条件付き確率をマルコフ推移核としてMCMC法を適用する.他の部品で推定された分布に基づいて各部品の推定を行うことで,部品毎に分布の推定を行いつつ,全体としては部品間の構造を考慮した推定が可能となる.提案手法を顔部品検出問題に適用し,実験によりその有効性を確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-05-06
著者
-
和田 俊和
和歌山大学システム工学部
-
呉 海元
和歌山大学
-
加藤 丈和
和歌山大学 システム工学部
-
加藤 丈和
和歌山大学システム工学研究科
-
和田 俊和
和歌山大学
-
加藤 丈和
和歌山大学
-
呉 海元
和歌山大学システム工学部
-
松元 郁佑
和歌山大学システム工学研究科
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