書誌事項
- タイトル別名
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- Image Segmentation Using Markov Random Field Combined with Hierarchical Prior Models
- マルコフ カクリツバ ト カイソウテキ ジゼン ブンプ ニ ヨル ガゾウ ブンカツ
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抄録
画像分割は画素の分類問題と解釈できる．分類は画素ごとにラベルを割り当て，帰属すべきクラス（部分領域）を指示す ることで達成される．分割ラベルの推定とともに，最適なモデルパラメータを決定することは容易ではない．本稿で提案するモデルはパラメータの事前分布に対して，データに関する 「最小限」の仮定を反映するような階層構造を導入することにより，情報が不 十分である状況において有効であると考えられる．観測された画像の下で，ギブスサンプリングにおけるマルコフ連鎖は分割ラベ ルおよび，パラメータに対する同時事後分布を効率的に探索する．この連鎖をシミュレートして得られる標本列を用いてベイズの定理に基づく推定を行う．また，人間が領域分割を行ってラベリングした画像データベースと比較することによって，アルゴリズムによる分割結果の定量的な評価を試みる．
収録刊行物
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- 画像電子学会誌
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画像電子学会誌 35 (4), 286-295, 2006
一般社団法人 画像電子学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282679588016640
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- NII論文ID
- 10018229343
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- NII書誌ID
- AN00041650
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- ISSN
- 13480316
- 02859831
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- NDL書誌ID
- 8064583
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可