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J-GLOBAL ID：201802213107794372   整理番号：18A0519102

HOGMep:変分ベイズ・関節画像回復とセグメンテーションに適用した高次グラフィカルモデル【Powered by NICT】

HOGMep: Variational Bayes and higher-order graphical models applied to joint image recovery and segmentation

著者 (4件)： Pirayre Aurelie (IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France) ,  Zheng Yuling (IBM Research, China) ,  Duval Laurent (IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France) ,  Pesquet Jean-Christophe (CentraleSupe ́lec, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 3775-3779  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像セグメンテーションに適用することに成功した変分Bayesアプローチ。は通常隠れラベル変数に対するPotts模型と与えられたクラス内の画素強度に及ぼすGauss仮定に依存している。そのようなモデルは限られており,特に多成分画像の場合である。クラスにおける強度のための事前HOGMep,ラベルに及ぼす高次グラフィカルモデル(HOGM)に基づくBayes定式化と多変量指数電力(MEP)とこの限界を克服した。,関連問題を解くための効率的統計的推定法を開発した。その柔軟性は広い範囲の応用,多成分画像セグメンテーションと復元に関する実証まで収容する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 統計的推定 ,  Potts模型 ,  定式化 ,  *変分法 ,  *セグメンテーション ,  電力 ,  *画像 ,  柔軟性 ,  *モデル ,  *画像復元 ,  画素
準シソーラス用語： 推定法 ,  多変量 ,  画像セグメンテーション ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 変分 ,  関節 ,  画像回復 ,  セグメンテーション ,  グラフィカルモデル