統計的学習理論による多重分光画像の画集判別(<特集>時空間統計)

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概要

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• 人工衛星に搭載したセンサから得られる多重分光画像のように,画像の各点で多変量データが観測されている状況を考えよう.各画素の水域や市街地等のカテゴリを推測する判別手法を考察する.多変量データが各画素ごとに独立であると仮定すれば,様々な判別手法が利用できる.さらにカテゴリの空間的従属性を利用すれば,判別効率を向上することができる.ここではNishii & Eguchi(2005)が提案した統計的学習理論に基づく判別手法SpatialBoostについて考察しその適応範囲を広めた手法をレビューする.また人工データや実データに適応し手法の有効性を示す.

• 日本計算機統計学会の論文
• 2008-01-31

著者

• 江口 真透

  統計数理研究所数理・推論研究系・総合研究大学院大学統計科学専攻

• 西井 龍映

  九州大学大学院数理学研究院/数理学府

• 西井 龍映

  九州大学大学院数理学研究院

• 江口 真透

  統計数理研究所

• 江口 真透

  統計数理研, 総合研究大

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