| 講演名 | 2000/12/7 可解確率場モデルに基づく濃淡画像の画像修復のベイズ統計的アプローチ 田中 和之, 井上 純一, |
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| 抄録(和) | 多次元ガウス積分の公式にもとづき様々の統計量の表式を厳密に計算することのできるマルコフ確率場に対して濃淡画像の画像修復の定式化をベイズの公式を用いて行い, ハイパパラメータの決定の統計的手法として知られる周辺ゆう度最大化の方法にもとづいて厳密にハイパパラメータの推定値を求め, その有効性と統計的性能評価について検討する.本講演で扱うマルコフ確率場モデルはウィナーフィルターもしくは自己回帰モデルと等価となる. |
| 抄録(英) | We give the exact expression of the marginal likelihood in a solvable Markov random field model which have a form of Gibbs distribution. The solvable Markov random field model is equivalent to the Wiener filter of the simultaneous auto-regressive model. The estimates of hyperparameters are obtained by maximizing the marginal likelihood. We study the statistical property of the solvable Markov random field model, exactly. |
| キーワード(和) | ベイズ統計 / マルコフ確率場 / 画像修復 / 最ゆう推定 / 統計力学 / 統計的手法 |
| キーワード(英) | Bayes statistics / Markov random fields / Image restoration / Maximum likelihood estimation / Statistical mechanics / Statistical method |
| 資料番号 | PRMU2000-125 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2000/12/7(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 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 可解確率場モデルに基づく濃淡画像の画像修復のベイズ統計的アプローチ |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian-statistical Approach in Image Restoration by means of Solvable Markov Random Field Model |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ統計 / Bayes statistics |
| キーワード(2)（和/英） | マルコフ確率場 / Markov random fields |
| キーワード(3)（和/英） | 画像修復 / Image restoration |
| キーワード(4)（和/英） | 最ゆう推定 / Maximum likelihood estimation |
| キーワード(5)（和/英） | 統計力学 / Statistical mechanics |
| キーワード(6)（和/英） | 統計的手法 / Statistical method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田中 和之 / Kazuyuki TANAKA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学 大学院情報科学研究科 Tohoku University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 井上 純一 / Jun-ichi INOUE |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学 大学院工学研究科 Hokkaidou University |
| 発表年月日 | 2000/12/7 |
| 資料番号 | PRMU2000-125 |
| 巻番号（vol） | vol.100 |
| 号番号（no） | 507 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |