MRFモデルを用いた教師なし画像セグメンテーションにおける平均場近似の利用
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概要
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本論文ではマルコフ確率場(MRF)モデルを用いたテクスチャ画像の教師なしセグメンテーション手法を提案する.テクスチャ画像のモデルとして2層からなる階層的MRFを用い, 第1層で観測することのできない領域ラベル画像を表現し, 第2層は複数のテクスチャ画像を表現する.本手法はパラメータ推定にEMアルゴリズムを使用しているが, 期待値操作での計算困難性をBaum関数の平均場近似による分解により回避している.パラメータ推定値はEMアルゴリズムの繰り返し計算により求まり, セグメンテーションはその時点でのパラメータ推定値を用いた局所事後確率を用いて行なわれる.この局所事後確率は全領域画像に対する事後確率を平均場近似により分解することにより導かれる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-09-25
著者
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