非均質なパッチベースMRFのための局所適応的学習(パターン認識と学習,第12回画像の認識・理解シンポジウム推薦論文,<特集>画像の認識・理解論文)
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概要
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マルコフランダムフィールド(MRF)モデルは,多くのコンピュータビジョンの問題に応用されている.近年,局所的なパッチをモデル化するパッチバースMRFモデルが利用されている.更に,空間的にモデルパラメータが異なる非均質MRFモデルへの拡張が期待されている.そこで,本論文では,非等質なパッチベースMRFモデルのための簡便で効率的な学習方法を提案する.提案手法の基本的な考え方は,注目パッチの周辺パッチをあたかも学習データのように扱うというものである.提案のモデル及び学習方法を,デノイジングに応用し,高性能なデノイジング手法と比較したところ,ほぼ同程度の性能が得られ,現実的なノイズレベルにおいては提案手法が既存手法よりも高性能であることが確認された.
- 2009-08-01
著者
-
田中 正行
東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻
-
奥富 正敏
東京工業大学大学院理工学研究科機械制御システム専攻
-
奥富 正敏
東京工業大学
-
田中 正行
東京工業大学 大学院理工学研究科 機械制御システム専攻
-
田中 正行
東京工業大学理工学研究科
-
田中 正行
東京工業大学
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