| 講演名 | 2003/1/27 視覚認識における部分-全体問題について : ツリー型マルコフ確率場を用いたモデル化の一例(<テーマセッション>認知現象の分析とモデル化(その2)) 伊達 章, |
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| 抄録(和) | 物体認識機能を工学的に実現するための数理技術の一つとして,マルコフ確率場(MRF)がある.MRFを認識エンジンとして用いる場合,現実世界の規則性を,いかにMRFに埋め込むかが問題となる.本論文では,知覚現象をモデル化する際のプロトタイプとして使えるツリー型MRFを用い,簡単な領域分割の例をとおして,「部分-全体問題」に対する理解の一例を紹介する. |
| 抄録(英) | Models based on stochastic grammars can accommodate a priori information at multiple levels of a knowledge hierarchy. Such models form the basis for the most successful existing speech recognition systems. The purpose of this paper is to argue for further study of this approach to vision problems. We use tree-structured Markov random fields to demonstrate the importance of feed-back signals through some simple segmentation experiments. |
| キーワード(和) | 確率的文法 / 隠れマルコフ確率場 / 動的計画法 / 階層的情報表現 / 構造的パターン認識 |
| キーワード(英) | stochastic grammars / hidden Markov random fields / dynamic programming / knowledge hierarchy / syntactic pattern recognition |
| 資料番号 | NC2002-110 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2003/1/27(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 視覚認識における部分-全体問題について : ツリー型マルコフ確率場を用いたモデル化の一例(<テーマセッション>認知現象の分析とモデル化(その2)) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On the part-whole hierarchy in vision : an example of modeling by tree-structured Markov random fields |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 確率的文法 / stochastic grammars |
| キーワード(2)（和/英） | 隠れマルコフ確率場 / hidden Markov random fields |
| キーワード(3)（和/英） | 動的計画法 / dynamic programming |
| キーワード(4)（和/英） | 階層的情報表現 / knowledge hierarchy |
| キーワード(5)（和/英） | 構造的パターン認識 / syntactic pattern recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 伊達 章 / Akira DATE |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 通信総合研究所けいはんな情報通信融合研究センター Communications Research Laboratory, Social Interaction Group |
| 発表年月日 | 2003/1/27 |
| 資料番号 | NC2002-110 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 627 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |