高速な画像データクラスタリングのためのブロック反復EMアルゴリズム
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概要
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期待値最大化(EM)アルゴリズムは統計的モデルに基づいた画像セグメンテーションの代表的な手法である.しかし, EMアルゴリズムは収束が非常に遅いという欠点がある.そこで本論文では, EMアルゴリズムをブロックごとに反復しながら更新していくブロック反復EMアルゴリズムを提案する.ブロック反復EMアルゴリズムはEMアルゴリズムの途中の処理を少し変えるだけで非常に速く近似解に収束する.この手法はシングルチャンネル及びマルチチャンネルMRI画像に適用できる.そこでこの手法を実行して見た結果, 従来のEMアルゴリズムと比べて約10倍もの高速化に成功した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-01-22
著者
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