著者
青木 工太 長橋 宏
出版者
The Institute of Image Electronics Engineers of Japan
雑誌
画像電子学会誌 = Imaging & Visual Computing The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan (ISSN:02859831)
巻号頁・発行日
vol.35, no.4, pp.286-295, 2006-07-25

画像分割は画素の分類問題と解釈できる.分類は画素ごとにラベルを割り当て,帰属すべきクラス(部分領域)を指示す ることで達成される.分割ラベルの推定とともに,最適なモデルパラメータを決定することは容易ではない.本稿で提案するモデルはパラメータの事前分布に対して,データに関する 「最小限」の仮定を反映するような階層構造を導入することにより,情報が不 十分である状況において有効であると考えられる.観測された画像の下で,ギブスサンプリングにおけるマルコフ連鎖は分割ラベ ルおよび,パラメータに対する同時事後分布を効率的に探索する.この連鎖をシミュレートして得られる標本列を用いてベイズの定理に基づく推定を行う.また,人間が領域分割を行ってラベリングした画像データベースと比較することによって,アルゴリズムによる分割結果の定量的な評価を試みる.

言及状況

外部データベース (DOI)

Twitter (1 users, 1 posts, 0 favorites)

@shoco__ http://t.co/VDx8Rtax

収集済み URL リスト