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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-05-22 15:10 荷重積分法による局所アピアランスのパラメトリックな記述のための窓幅推定 ○後藤秀聡・本谷秀堅（名工大）  SIP2014-9 IE2014-9 PRMU2014-9 MI2014-9 |
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| 抄録 | （和） | 入力画像中の各位置における窓内部の局所アピアランスを記述するため，ガウス関数のパラメータを正確に推定する手法を新たに提案する．ガウス関数は推定するパラメータに関して非線形であるため，正確な推定が困難である．提案法において，荷重積分法を導入することにより，パラメータ推定問題の線形化を行う．荷重積分法は，モデル関数より導出した線形連立方程式を解くことにより，入力画像中の曲線構造を記述するガウス関数のパラメータの値を推定する．しかし各位置における窓内部に複数の曲線構造が存在する場合，モデルであるガウス関数では記述できず，パラメータ推定が不正確となる．このため入力画像の位置毎に，より正確な推定に適した窓幅を推定する必要がある．本稿では，各位置で求まる連立方程式に解が存在するか否かを評価することにより，各位置で適切な窓幅を推定する手法を開発したので報告する． |
| （英） | The authors propose a new method that accurately estimates the parameters of the Gaussian function that describes a local appearance observed in each window at each location in given image. The Gaussian function is non-linear with respect to the parameters to be estimated, and the non-linearity makes the accurate parameter estimation difficult. In the proposed method, the weighted integral method is introduced to linearize the parameter estimation problem. The weighted integral method can estimate the parameters of the Gaussian functions that describe curvilinear structures. The estimated parameters, though, would be inaccurate if the local window includes more than one curvilinear structure. This means you need to adaptively select a window size that is appropriate for the estimation at each location in given images. In the proposed method, the window size is selected by evaluating the well-posedness of a system of the linear equations that the weighted integral method solves. Experimental results demonstrate that the proposed method estimates the parameters accurately with the appropriate size window. | |
| キーワード | （和） | 特徴記述 / パラメータ推定問題 / スケール推定 / 荷重積分法 / / / / |
| （英） | feature description / parameter estimation problem / scale analysis / weighted integral method / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 42, MI2014-9, pp. 43-48, 2014年5月. | |
| 資料番号 | MI2014-9 | |
| 発行日 | 2014-05-15 (SIP, IE, PRMU, MI) | |
| 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 | SIP2014-9 IE2014-9 PRMU2014-9 MI2014-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MI IE SIP |
| 開催期間 | 2014-05-22 - 2014-05-23 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像処理の高度化と統計モデル，社会福祉 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2014-05-PRMU-MI-IE-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 荷重積分法による局所アピアランスのパラメトリックな記述のための窓幅推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Window Size Estimation for Parametrically Describing Local Image Appearances by means of the Weighted Integral Method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 特徴記述 / feature description |
| キーワード(2)（和/英） | パラメータ推定問題 / parameter estimation problem |
| キーワード(3)（和/英） | スケール推定 / scale analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 荷重積分法 / weighted integral 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） | 後藤 秀聡 / Hidetoshi Goto / ゴトウ ヒデトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： Nagoya Inst. of Tech.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-05-22 15:10:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | SIP2014-9, IE2014-9, PRMU2014-9, MI2014-9 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.39(SIP), no.40(IE), no.41(PRMU), no.42(MI) |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-05-15 (SIP, IE, PRMU, MI) |
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