位相を隠れ変数として持つ領域ベース結合MRFモデル
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概要
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視覚の計算理論は3次元視覚世界を再構成するためには2次元画像に直接含まれない隠れた変数が必要であることを示した. 隠れ変数を持つ典型的なモデルである結合マルコフランダムフィールド(MRF)モデルにおける隠れ変数の表現には2種類存在する. 一つは境界ベース結合MRFモデルであり, もう一つは領域ベース結合MRFモデルである. モデルの階層化と隠れた変数の長距離効果の点で二つのモデルを比較し, 領域ベースモデルの方が優れていることを示す. しかしながら, 領域ベースモデルは, 局所平衡解にトラップされやすいという欠点が存在する. その欠点を克服するために, 位相を隠れた変数として持つモデルを提案する. 位相振動子の位相差に関する中立安定性のため, このモデルでは局所平衡解にはほとんどトラップされない事を計算機シミュレーションで確認した. さらにこのモデルとSingerや小松の仮説の関係についても議論する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-19
著者
-
川人 光男
科学技術振興事業団学習動態脳プロジェクト
-
吉岡 利福
科学技術振興事業団学習動態脳プロジェクト
-
吉岡 利福
Atr脳情報研究所
-
川人 光男
科学技術振興事業団erato川人学習動態脳プロジェクト:atr人間情報通信研究所
-
岡田 真人
科学技術振興事業団戦略的創造研究推進本業(さきがけ研究21)
-
銅谷 賢治
科学技術振興事業団川人学習動態脳プロジェクト
-
川人 光男
(株)国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所
-
岡田 真人
科学技術振興事業団
-
銅谷 賢治
科学技術振興事業団
-
川人 光男
科学技術振興事業団 川人学習動態脳プロジェクト : Atr人間情報通信研究所
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