標準正則化理論の多価関数への拡張と多重表面の復元
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概要
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視覚情報処理における複数の重なり合った表面の復元問題(透明視(トランスペアレンシー)と呼ばれる)に代表される多価関数によるデータ近似を実現するために、標準正則化理論の拡張を試みる。多価関数によるデータの関数近似問題を1個の2次汎関数のエネルギー最小化問題に帰着できることを示す。したがって、この場合、Euler-Lagrange方程式は線形になり、従来の標準正則化理論のために用いられてきた最適値への収束が保証された最適化手法がほぼそのまま利用できる。本稿では、この拡張された標準正則化理論を用いて透明視モデルのための2重表面復元の緩和型超並列アルゴリズムを導出し、シミュレーション結果を報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-09-22
著者
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