混合モデルとしての複層Gauss-Markov確率場による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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本研究では画像の新しいモデルを提案し,Bayes推定によって画像の修復と領域分割を行なう.提案モデルは混合モデルとして拡張した複層Gauss-Markov確率場であり,画像内の領域を表すラベル毎に個別のパラメータを設定出来るものである.画像内の全領域に対して同一のパラメータを用いていた従来のモデルと比較して,提案モデルでは画像修復と領域分割の同時推定がより正確に行えることを示す.加えて,画像修復と領域分割について,それぞれ最適な推定量を導出し,また,モデルに含まれる全変数をラベル数も含めて観測データから自動的に決定する.推定には指数オーダーの計算が含まれるが,変分Bayes法とTaylor近似を用いることでこれを回避する.実験では提案手法の有効性を評価する.
- 2011-11-02
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
-
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
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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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