マルコフ確率場モデルにおけるハイパーパラメータの分布推定(一般)
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概要
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近年, 観測技術の発展により, 自然科学の様様な分野で, 大量の画像データが得られている. 画像データの解析には, 情報科学で発展したマルコフ確率場(MRF)モデルを利用できる. MRFモデルは確率モデルなので, ベイズ推定の枠組みにより, ハイパーパラメータ推定を行うことができる. 自然科学で頻出する拡散系をMRFモデルを用いて扱う場合, ハイパーパラメータは拡散係数と対応がつく重要なパラメータである. 従って, 本研究では, 点推定を行うだけでなく, 分布推定を行うことにより, ハイパーパラメータ推定の信頼度を評価する. また, 分布推定を応用して, 推定の精度と信頼度とが画像データの画素数にどのように依存するかについて議論する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-12-05
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻
-
岡田 真人
理化学研究所 脳科学総合研究センター
-
庄野 逸
電気通信大学
-
庄野 逸
電気通信大学大学院情報理工学系研究科
-
大野 義典
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
大野 義典
東大院新領域
-
永田 賢二
東京大学
-
岡田 真人
東京大学/理化学研究所
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