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講演抄録/キーワード
講演名 2005-03-14 15:45
[招待講演]画像からの幾何学的推論とモデル選択
金谷健一岡山大
技報オンラインサービス実施中
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
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
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
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
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
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
への応用を示すことである.

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
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,
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
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
AIC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
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
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. 
(英) Model selection is to infer the law that underlies observed sensor
data. Once the law is known, the next step is to optimally estimate
the unknown parameters contained in the governing equation, which has
been well studied by statisticians. In contrast, model selection is
in a sense a transcendental problem: Although many principals have
been proposed in the past, there is no logical ground to assert that
one is better than others, and the choice is left to the user. The
purpose of this lecture is to show how Akaike's AIC and Rissanen's
MDL, the two selection criteria best known in statistics, can be
applied to image processing and computer vision problems. First, it
is pointed out that Akaike's AIC and Rissanen's MDL cannot be applied
to geometric inference in their original forms. It is shown that if
we go back to their starting principles and modify their derivations
so that they fit into the framework of image processing and computer
vision, we obtain the geometric AIC and the geometric MDL that the
author proposed. In this lecture, we describe their essential
distinction from Akaike's AIC and Rissanen's MDL in intuitive terms.
Using easy-to-understand real image examples, we demonstrate how
extensive their applications to geometric inference in image
processing and computer vision problems are.
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 / /  
(英) geometric fitting / model selection / AIC / MDL / image processing / computer vision / /  
文献情報 信学技報, vol. 104, no. 718, SIP2004-138, pp. 77-82, 2005年3月.
資料番号 SIP2004-138 
発行日 2005-03-07 (CAS, SIP, CS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CS CAS SIP  
開催期間 2005-03-14 - 2005-03-15 
開催地(和) 岡山県立大学 
開催地(英) Okayama Prefectural University 
テーマ(和) ネットワークプロセッサ、通信のための信号処理、符号理論、一般 
テーマ(英) Network processors, signal processing for communications, coding theory, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2005-03-CS-CAS-SIP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 画像からの幾何学的推論とモデル選択 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Geometric Inference from Images and Model Selection 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 幾何学的当てはめ / geometric fitting  
キーワード(2)(和/英) モデル選択 / model selection  
キーワード(3)(和/英) AIC / AIC  
キーワード(4)(和/英) MDL / MDL  
キーワード(5)(和/英) 画像処理 / image processing  
キーワード(6)(和/英) コンピュータビジョン / computer vision  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 金谷 健一 / Kenichi Kanatani / カナタニ ケンイチ
第1著者 所属(和/英) 岡山大学 (略称: 岡山大)
Okayama University (略称: Okayama Univ.)
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講演者
発表日時 2005-03-14 15:45:00 
発表時間 70 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-CAS2004-95,IEICE-SIP2004-138,IEICE-CS2004-231 
巻番号(vol) IEICE-104 
号番号(no) no.716(CAS), no.718(SIP), no.720(CS) 
ページ範囲 pp.77-82 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CAS-2005-03-07,IEICE-SIP-2005-03-07,IEICE-CS-2005-03-07 


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