モデル選択によるランク推定と複数運動の分離
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概要
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複数画像間の対応点を独立に移動する物体に分割するCosteira-Kanade法やGearの方法、およびそれらを拡張した「部分空間分離法」や「アフィン空間分離法」では、物体の個数の推定が最も困難である。これは数学的には誤差のある行列のランクの推定に帰着する。本論文ではこれに「モデル選択」によって経験的なしきい値なしに判定できることを示し、その規準として「幾何学的AIC」、「幾何学的MDL」、および「大津・市村の判別規準」を実験的に比較する。最後に、得られた分割の事後評価や解の選択の基準のためのF検定およびモデル選択を定式化する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-03-08
著者
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