混合分布モデルに基づくクラスタリングによる画像の領域分割に関する研究

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Author

    • 市村, 直幸 イチムラ, ナオユキ

Bibliographic Information

Title

混合分布モデルに基づくクラスタリングによる画像の領域分割に関する研究

Author

市村, 直幸

Author(Another name)

イチムラ, ナオユキ

University

電気通信大学

Types of degree

博士 (工学)

Grant ID

博甲第80号

Degree year

1996-03-22

Note and Description

博士論文

Table of Contents

  1. Abstract / (0005.jp2)
  2. 目次 / p1 (0010.jp2)
  3. 1 序論 / p1 (0019.jp2)
  4. 1.1 研究の背景 / p1 (0019.jp2)
  5. 1.2 本研究の目的と方針 / p6 (0024.jp2)
  6. 1.3 主たる結果の要旨 / p9 (0027.jp2)
  7. 1.4 論文構成 / p11 (0029.jp2)
  8. 2 混合分布モデルによるクラスタリングの定式化 / p13 (0031.jp2)
  9. 2.1 まえがき / p13 (0031.jp2)
  10. 2.2 混合分布モデルとその尤度方程式 / p14 (0032.jp2)
  11. 2.3 EM(Expectation-Maximization)アルゴリズムによるパラメータ推定 / p18 (0036.jp2)
  12. 2.4 従来のクラスタリングとの関係 / p25 (0043.jp2)
  13. 2.5 関数近似としてのクラスタリング / p28 (0046.jp2)
  14. 2.6 むすび / p29 (0047.jp2)
  15. 3 ロバストクラスタリング / p30 (0048.jp2)
  16. 3.1 まえがき / p30 (0048.jp2)
  17. 3.2 楕円分布に対するロバスト推定 / p32 (0050.jp2)
  18. 3.3 Multivariate Trimming / p34 (0052.jp2)
  19. 3.4 最尤法に基づくロバストクラスタリング / p35 (0053.jp2)
  20. 3.5 情報量基準によるクラスタ数の推定 / p45 (0063.jp2)
  21. 3.6 実験 / p47 (0065.jp2)
  22. 3.7 比較実験 / p60 (0078.jp2)
  23. 3.8 むすび / p77 (0095.jp2)
  24. 4 Inexhaustiveな方法に基づく画像/特徴空間を併用した領域分割 / p79 (0097.jp2)
  25. 4.1 まえがき / p79 (0097.jp2)
  26. 4.2 ロバストクラスタリングによる主要部分の分割 / p82 (0100.jp2)
  27. 4.3 小領域の除去方法 / p83 (0101.jp2)
  28. 4.4 領域拡張法による詳細部分の分割 / p86 (0104.jp2)
  29. 4.5 主要領域数の推定 / p86 (0104.jp2)
  30. 4.6 実験 / p87 (0105.jp2)
  31. 4.7 従来の領域分割方法との比較 / p107 (0125.jp2)
  32. 4.8 むすび / p112 (0130.jp2)
  33. 5 混合分布モデルに基づく例示データを用いた領域分割 / p113 (0131.jp2)
  34. 5.1 まえがき / p113 (0131.jp2)
  35. 5.2 識別写像の定式化 / p114 (0132.jp2)
  36. 5.3 識別写像の構成方法 / p116 (0134.jp2)
  37. 5.4 写像学習ネットワークとの関係 / p118 (0136.jp2)
  38. 5.5 実験 / p120 (0138.jp2)
  39. 5.6 むすび / p123 (0141.jp2)
  40. 6 結論 / p127 (0145.jp2)
  41. 謝辞 / p132 (0150.jp2)
  42. 参考文献 / p133 (0151.jp2)
4access

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    500000132152
  • NII Author ID (NRID)
    • 8000000966773
  • DOI(NDL)
  • NDLBibID
    • 000000296466
  • Source
    • NDL ONLINE
    • NDL Digital Collections
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