| No | 166263 |
|---|---|
| 標題（和） | ［招待講演］画像からの幾何学的推論とモデル選択 |
| 標題（英） | [Invited Talk] Geometric Inference from Images and Model Selection |
| 研究会名（和） | 通信方式, 回路とシステム, 信号処理 |
| 研究会名（英） | Communication Systems, Circuits and Systems, Signal Processing |
| 開催年月日 | 2005-03-14 |
| 終了年月日 | 2005-03-15 |
| 会議種別コード | 5 |
| 共催団体名（和） | |
| 資料番号 | CAS2004-95, SIP2004-138, CS2004-231 |
| 抄録（和） | モデル選択とはセンサーデータを観測して，それを支配する法則を推論するこ\r\nとである．それが既知のとき，その法則に含まれるパラメータ値を最適に推定\r\nする方法が統計学でよく研究されている．しかし，モデル選択はそれを超越す\r\nる問題であり，種々の「原理」が提案されているが，どれが最善だという根拠\r\nはなく，その選択はユーザに任されている．本講演の目的は，統計学で最もよ\r\nく知られている赤池のAICとRissanenのMDLの画像処理やコンピュータビジョン\r\nへの応用を示すことである．\r\n\r\n本講演ではまず，赤池のAICやRissanen のMDL がそのままの形では幾何学的推\r\n論には適用できないことを指摘する．そして，それらの出発原理にさかのぼり，\r\nこれを幾何学的推論に適用できる形に導出したものが筆者の提起する「幾何学\r\n的AIC」と「幾何学的MDL」であることを述べる．本講演ではそれらの赤池の\r\nAICやRissanenのMDLとの本質的な違いを直観的な言葉を述べる．そして，実画\r\n像による分かりやすい例題を用いて，それらの画像処理やコンピュータビジョ\r\nンにおける幾何学的推論への応用がいかに広範囲であるかを説明する． |
| 抄録（英） | Model selection is to infer the law that underlies observed sensor\r\ndata. Once the law is known, the next step is to optimally estimate\r\nthe unknown parameters contained in the governing equation, which has\r\nbeen well studied by statisticians. In contrast, model selection is\r\nin a sense a transcendental problem: Although many principals have\r\nbeen proposed in the past, there is no logical ground to assert that\r\none is better than others, and the choice is left to the user. The\r\npurpose of this lecture is to show how Akaike\'s AIC and Rissanen\'s\r\nMDL, the two selection criteria best known in statistics, can be\r\napplied to image processing and computer vision problems. First, it\r\nis pointed out that Akaike\'s AIC and Rissanen\'s MDL cannot be applied\r\nto geometric inference in their original forms. It is shown that if\r\nwe go back to their starting principles and modify their derivations\r\nso that they fit into the framework of image processing and computer\r\nvision, we obtain the geometric AIC and the geometric MDL that the\r\nauthor proposed. In this lecture, we describe their essential\r\ndistinction from Akaike\'s AIC and Rissanen\'s MDL in intuitive terms.\r\nUsing easy-to-understand real image examples, we demonstrate how\r\nextensive their applications to geometric inference in image\r\nprocessing and computer vision problems are. |
| 収録資料名（和） | 電子情報通信学会技術研究報告 |
| 収録資料の巻号 | Vol.104, No.716,718 |
| ページ開始 | 77 |
| ページ終了 | 82 |
| キーワード（和） | 幾何学的当てはめ,モデル選択,AIC,MDL,画像処理,コンピュータビジョン |
| キーワード（英） | geometric fitting,model selection,AIC,MDL,image processing,computer vision |
| 本文の言語 | JPN |
| 著者（和） | 金谷健一 |
| 著者（ヨミ） | カナタニ ケンイチ |
| 著者（英） | Kanatani Kenichi |
| 所属機関（和） | 岡山大学 |
| 所属機関（英） | Okayama University |