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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2010-09-05 14:50 ［特別講演］ビジョンにおける高階最適化と学習 ～ ボトムアップアプローチ ～ ○石川 博（早大）  PRMU2010-67 IBISML2010-39 |
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| 抄録 | （和） | ビジョンにおいて、マルコフ確率場(MRF)に代表されるエネルギー最小化による手法が広く使われるようになった。今までビジョンで使われてきたエネルギーはほとんどがこの1階のエネルギーであったが、最近より高階のエネルギーを使う研究が表れ始めた。本講演では、高階エネルギーが望ましい理由について説明し、また高階エネルギー最小化法である高階グラフカットを紹介する。また高階エネルギーのパラメータをデータから最尤推定によって学習する手法について概観し、パラメータだけでなく、より一般な学習のために一般に構造とは何かを表現できることの必要性について論じる。 |
| （英） | Energy minimization methods such as those utilizing Markov Random Field (MRF) have come to be widely used in computer vision. While most energies that have been used in vision were of this sort, some recent research started using higher-order ones. In this talk, I will first explain the reason higher-order energies are desirable, as well as introducing higher-order graph cuts, which allow minimizing higher-order energies. Next, I will overview the methods to learn parameters for higher-order energies from data by maximum likelihood inference. Finally, I will argue for the necessity of representing structures in general, in order to learn them. | |
| キーワード | （和） | コンピュータビジョン / 機械学習 / エネルギー最小化 / 高階エネルギー / 最尤推定 / / / |
| （英） | computer vision / machine learning / energy minimization / higher-order energy / maximum likelihood inference / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 110, no. 187, PRMU2010-67, pp. 83-83, 2010年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2010-67 | |
| 発行日 | 2010-08-29 (PRMU, IBISML) | |
| 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 | PRMU2010-67 IBISML2010-39 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2010-09-05 - 2010-09-06 |
| 開催地（和） | 福岡大学 |
| 開催地（英） | Fukuoka Univ. |
| テーマ（和） | コンピュータビジョンとパターン認識のための機械学習と最適化, 一般 |
| テーマ（英） | Machine learning and optimization for computer vision and pattern recognition, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2010-09-IBISML-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ビジョンにおける高階最適化と学習 |
| サブタイトル（和） | ボトムアップアプローチ |
| タイトル（英） | Higher-order optimization and learning in vision |
| サブタイトル（英） | a bottom-up approach |
| キーワード(1)（和/英） | コンピュータビジョン / computer vision |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | エネルギー最小化 / energy minimization |
| キーワード(4)（和/英） | 高階エネルギー / higher-order energy |
| キーワード(5)（和/英） | 最尤推定 / maximum likelihood inference |
| 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） | 石川 博 / Hiroshi Ishikawa / イシカワ ヒロシ |
| 第1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 | 2010-09-05 14:50:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2010-67, IBISML2010-39 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | no.187(PRMU), no.188(IBISML) |
| ページ範囲 | p.83 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2010-08-29 (PRMU, IBISML) |
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