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J-GLOBAL ID：201502251583157150   整理番号：15A0165618

事前Pottsと輪の多い信念伝播によるベイズ的な画像分割

Bayesian Image Segmentations by Potts Prior and Loopy Belief Propagation

著者 (5件)： TANAKA Kazuyuki (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  KATAOKA Shun (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  YASUDA Muneki (Yamagata Univ., Yamagata, JPN) ,  WAIZUMI Yuji (Tohoku Univ., Sendai, JPN) ,  HSU Chiou-Ting (National Tsing Hua Univ., Hsinchu, TWN)
資料名： Journal of the Physical Society of Japan  (Journal of the Physical Society of Japan)
巻： 83  号： 12  ページ： 124002.1-124002.11  発行年： 2014年12月15日 
JST資料番号： G0509A  ISSN： 0031-9015  CODEN： JUPSA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿は,事前Pottsと輪の多い信念伝播に基づきベイズ的画像分割モデルを提示した。提案したベイズ的モデルは,Pottsモデルのペアワイズ相互作用,そして,平均的ベクトルそして,色画像モデリングにおけるGauss分布の共変マトリックスを含むいくつかの項を含む。これらの項は,統計機械学習理論でハイパーパラメータとしばしば呼ばれる。これらのハイパーパラメータを決定するために,事前Pottsのエントロピーの条件つきの最大化に基づくハイパーパラメータ推定の新しい計画を提案した。アルゴリズムは,輪の多い信念伝播に基づいて得られる。更に,条件つき最大エントロピー・フレームワークを従来の最大尤推定法フレームワークと,比較し,更に,Pottsモデルのための輪の多い信念伝播の第一次相転移が,どうかにハイパーパラメータ推定手順に影響するかをはっきりさせた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： Potts模型 ,  *セグメンテーション ,  *画像処理 ,  ネットワーク ,  相互作用 ,  正規分布 ,  アルゴリズム ,  エントロピー
準シソーラス用語： 信念伝搬 ,  *画像分割 ,  ベイズ信頼ネットワーク ,  Gauss分布

分類 (1件)： 光学情報処理  (BD03060T)

引用文献 (36件)：

• H. Derin, H. Elliott, R. Cristi, and D. Geman, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. PAMI-6, 707 (1984).
• D. Geman, Lecture Notes in Mathematics (Springer, Heidelberg, 1990) Vol. 1427, p. 113.
• H. Nishimori, Statistical Physics of Spin Glass and Information Processing Introduction (Oxford University Press, Oxford, U.K., 2001).
• W. T. Freeman, T. R. Jones, and E. C. Pasztor, IEEE Comput. Graphics Appl. 22, 56 (2002).
• A. S. Willsky, Proc. IEEE 90, 1396 (2002).

タイトルに関連する用語 (4件)： 輪 ,  信念 ,  伝播 ,  画像分割