ロバスト統計の考え方を用いた正則化における不連続検出について
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概要
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画像処理・理解における不良設定問題を解決するための手法として, 正則化のようなエネルギー最小化原理に基づく手法が知られている. このような手法においては, 解に対する一般的な制約条件として多くの場合「滑らかさ」を用いるため, 得られる解がしばしば過度に滑らかになりすぎたり, 直観とは合致しない結果が得られる場合があった. 本論においては, 正則化等の滑らかさ基準において用いられる最小自乗誤差基準の代わりに, ロバスト統計の分野で用いられているM推定量の考え方を導入する. これは, 最小自乗誤差基準が例外値に弱いため, 自乗誤差以外の誤差関数を滑らかさ基準に対して採用するものである. いくつかの例題に対して提案する手法を適用することにより, 本手法が不連続性の復元に対して効果的であることを明らかにする.
- 1996-03-14
著者
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