NLP2010-10 複層Markov確率場と線形劣化変換に対するBayes超解像(一般,機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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超解像は複数枚の解像度の低い観測画像から,より解像度の高い画像を推定する技術である.中でも本報告では,複層Markov確率場を用いたBayes超解像について扱う.先行研究では劣化変換パラメータ,または高解像度画像のいずれかについては周辺尤度の最大化による点推定を行っていた.しかし,それらの推定に加えてハイパーパラメータをも同時推定する場合,自由度が増加することによってオーバーフィッティングが生じやすいという問題があった.そこで,本報告では変分Bayes法にTaylor近似や1、aplace近似を組み合わせた近似手法を用いて全変数をBayes推定することで,オーバーフィッティングを避けたより高精度な推定を試みる.
- 2010-06-11
著者
-
井上 真郷
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
井上 真郷
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
勝木 孝行
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
鳥居 英
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
勝木 孝行
早稲田大学大学院 先進理工学研究科 電気・情報生命専攻
-
井上 真郷
早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻
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