グラフ構造により事前知識を表す確率モデル(テーマ関連/オーガナイズドセッション)
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概要
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パターン認識などの実データから知的な情報処理を行うためた確率モデルと統計的な学習手法の研究が進んでいる.とくに複雑な構造を持つグラフィカルモデルを用いることで,実問題に内在する構造や事前知識をうまく扱えることから最近,ベイジアンネットやConditional Random Filedのような確率モデルによる応用事例も数多く報告されるようになっている.本発表では,こうしたグラフ構造により事前知識を表す確率モデルについて述べ,人間の認知構造に近い画像理解を実現するために応用する試みも紹介する.
- 2006-03-16
著者
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