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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-06-18 15:35 複層Markov確率場と線形劣化変換に対するBayes超解像 ○勝木孝行・鳥居 英・井上真郷（早大）  NLP2010-10 NC2010-10 |
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| 抄録 | （和） | 超解像は複数枚の解像度の低い観測画像から，より解像度の高い画像を推定する技術である．中でも本報告では，複層Markov確率場を用いたBayes超解像について扱う．先行研究では劣化変換パラメータ，または高解像度画像のいずれかについては周辺尤度の最大化による点推定を行っていた．しかし，それらの推定に加えてハイパーパラメータをも同時推定する場合，自由度が増加することによってオーバーフィッティングが生じやすいという問題があった．そこで，本報告では変分Bayes法にTaylor近似やLaplace近似を組み合わせた近似手法を用いて全変数をBayes推定することで，オーバーフィッティングを避けたより高精度な推定を試みる． |
| （英） | Super-resolution is a technique to estimate higher resolution image from multiple low-resolution observed images. We treat Bayesian image super-resolution with a compound Markov random field prior. In preceding studies, point estimation by marginal likelihood maximization was employed on either degradation transformation parameters or high-resolution image. When both the hyper-parameters and those parameters are estimated simultaneously, such point estimation may cause over fitting problem since the flexibility will increase. In this report, we try high accurate estimation avoiding over fitting by estimating all parameters in Bayesian inference using a approximate method combining Taylor expansion and Laplace method with variational Bayesian method. | |
| キーワード | （和） | 超解像 / 複層Markov確率場 / Bayes推定 / 変分Bayes法 / / / / |
| （英） | super-resolution / compound Markov random field prior / Bayesian inference / variational Bayesian method / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 83, NC2010-10, pp. 63-68, 2010年6月. | |
| 資料番号 | NC2010-10 | |
| 発行日 | 2010-06-11 (NLP, NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2010-10 NC2010-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP IPSJ-BIO |
| 開催期間 | 2010-06-18 - 2010-06-19 |
| 開催地（和） | 琉球大学50周年記念館 |
| 開催地（英） | Ryukyu-daigaku-gozyu-syunen-kinenn-kaikan |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング, 生命現象の非線形性, 一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning for bio-datamining |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2010-06-NC-NLP-BIO |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複層Markov確率場と線形劣化変換に対するBayes超解像 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian Image Super-Resoluion of Linear Degradation Model with a Compound Markov Random Field Prior |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超解像 / super-resolution |
| キーワード(2)（和/英） | 複層Markov確率場 / compound Markov random field prior |
| キーワード(3)（和/英） | Bayes推定 / Bayesian inference |
| キーワード(4)（和/英） | 変分Bayes法 / variational Bayesian method |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 勝木 孝行 / Takayuki Katsuki / カツキ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鳥居 英 / Akira Torii / トリイ アキラ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 真郷 / Masato Inoue / イノウエ マサト |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2010-06-18 15:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NLP2010-10, NC2010-10 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.82(NLP), no.83(NC) |
| ページ範囲 | pp.63-68 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2010-06-11 (NLP, NC) |
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