相関のあるノイズ下での画像修復のハイパーパラメータ推定について(パターン認識)
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概要
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本稿では確率的情報処理の枠組で画像修復を議論する.原画像は近接相互作用のみを持つガウスモデルで生成されるとし,各画素に重畳されるノイズは空間的な相関を持つガウスモデルで生成されるとする.画像修復に必要なハイパーパラメータを推定するための周辺事後確率の最大化手法に,極値方程式の反復法を用いる.しかし,この極値方程式を反復法を用いて解く方法では,アルゴリズムが収束しない場合があることを示す.この原因は,ハイパーパラメータが特異点を持つためである.それを検証するため,ハイパーパラメータが特異点を持たないようにパラメータを固定した.この場合,極値方程式を反復法を用いるアルゴリズムが収束することがわかった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-12-11
著者
-
英保 茂
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
英保 茂
大阪府立成人病センター研究所 核医学診療科
-
英保 茂
京都大学大学院情報学研究科
-
英保 茂
京都大学工学部応用システム科学教室
-
英保 茂
京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻
-
岡田 真人
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
永保 茂
京都大学大学院情報学研究科
-
綴木 馴
福井工業高等専門学校
-
綴木 馴
岡山理科大学工学部知能機械工学科
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