スイッチング状態空間モデルと変分ベイズ法を用いた画像の修復と領域分割(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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スイッチング状態空間モデルと変分ベイズ法を用いて画像の修復と領域分割を行う決定論的なアルゴリズムを導出する.このアルゴリズムでは原画像や隠れ変数だけでなくハイパーパラメータもベイズ推定の枠組みで推定する.その際,スムースネスを表すハイパーパラメータについては領域ごとの値を推定する.人工画像と自然画像を用いた実験により,一枚の劣化画像だけから良好な修復と領域分割が行えることを示す.
- 2011-11-02
著者
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岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
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岡田 真人
東大院新領域:理研脳総研:jst Erato
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岡田 真人
独立行政法人 家畜改良センター奥羽牧場
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三好 誠司
関西大システム理工
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三好 誠司
神戸市立高専
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三好 誠司
電子工学科
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三好 誠司
関西大学システム理工学部
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瀧山 健
東京大学大学院新領域創成科学研究科
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岡田 真人
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
岡田 真人
東大 大学院新領域創成科学研究科
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長谷川 亮太
関西大学大学院理工学研究科
-
瀧山 健
東京大学大学院博士課程
-
瀧山 健
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
-
長谷川 亮太
関西大学大学院 理工学研究科
-
OKADA Masato
Department of Complexity Science and Engineering, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo:Intelligent Coopertion and Control, PRESTO, JST:Laboratory for Mathematical Neuroscience, Brain Science Institute, RIKEN
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