| 講演名 | 2017-03-13 階層型確率的主成分分析モデルによるテクスチャの生成 鈴木 藍雅(電通大), 庄野 逸(電通大), |
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| 抄録(和) | 多様なテクスチャを表現できるモデルの作成は,自然画像の微視的なモデリングとして重要な課題である. PortillaとSimoncelli は,ヒトの視覚メカニズムに基づいたテクスチャ特徴,およびその特徴量を元にしたテクスチャの生成モデルを提案し,このモデルによって多様なテクスチャが生成できることを示している.一方で,このPortillaらのモデルは,自然画像に現れる典型的なテクスチャにおいては,特徴量の成分同士に関連性をもつ.本研究では,Portilla らの提案した特徴量のうち,テクスチャの生成に寄与する潜在的な構造因子を抽出するモデルの提案を行う.このモデルは,特徴量のグループ構造に着目し,階層的な主成分分析を行うことで有効な特徴量の縮約表現を獲得するものである.実験では,提案したモデルを用い,テクスチャデータセットから特徴量の縮約表現を獲得し,低次元の表現によって,テクスチャ画像の生成が行えることを示した. |
| 抄録(英) | Modeling of natural textures in an important task for microscopic structure of natural images. Portilla and Simon-celli proposed a generative texture model, which is based on the mechanism of human visual systems, with a set of texturefeatures. On the other hand, the texture features, used in Portilla’s model, have redundancy between its components, came from typical natural textures. We propose a contracted texture model which provides a dimensionality reduction for the Portilla’s feature. This model is based on a hierarchical principal components analysis using group structure of the feature. In the experiment, we reveal a fewer effective dimensions for a texture dataset with proposed method. And we also demonstrate how well the textures can be synthesized from the reduced texture representations. |
| キーワード(和) | テクスチャモデリング / テスクチャ生成 / 次元削減 / 確率的主成分分析 |
| キーワード(英) | texture modeling / texture synthesis / dimensionality reduction / probabilistic principal component analysis |
| 資料番号 | NC2016-83 |
| 発行日 | 2017-03-06 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2017/3/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 福岡 豊(工学院大) / 佐藤 茂雄(東北大) |
| 委員長氏名（英） | Yutaka Fukuoka(Kogakuin Univ.) / Shigeo Sato(Tohoku Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 中島 一樹(富山大) / 萩原 将文(慶大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuki Nakajima(Univ. of Toyama) / Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 田中 久弥(工学院大) / 高野 博史(富山県立大) / 田中 宏喜(京都産大) / 青西 亨(東工大) |
| 幹事氏名（英） | Hisaya Tanaka(Kogakuin Univ.) / Hiroshi Takano(Toyama Pref. Univ.) / Hiroki Tanaka(Kyoto Sangyo Univ.) / Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 堀江 亮太(芝浦工大) / 金 主賢(富山大) / 秋間 学尚(東北大) / 篠沢 佳久(慶大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ryota Horie(Shibaura Inst. of Tech.) / Kim Juhyon(Univ. of Toyama) / Hisanao Akima(Tohoku Univ.) / Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 階層型確率的主成分分析モデルによるテクスチャの生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Generative Model of Textures Using Hierarchical Probabilistic Principal Component Analysis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | テクスチャモデリング / texture modeling |
| キーワード(2)（和/英） | テスクチャ生成 / texture synthesis |
| キーワード(3)（和/英） | 次元削減 / dimensionality reduction |
| キーワード(4)（和/英） | 確率的主成分分析 / probabilistic principal component analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鈴木 藍雅 / Aiga Suzuki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) University of Electro-Communication(略称：UEC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 庄野 逸 / Hayaru Shouno |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) University of Electro-Communication(略称：UEC) |
| 発表年月日 | 2017-03-13 |
| 資料番号 | NC2016-83 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | NC-521 |
| ページ範囲 | pp.115-120(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-03-06 (NC) |