クラスター変分法とマルコフ確率場モデルをもとにした確率的学習・探索機構の構築

基于聚类变分法和马尔可夫随机场模型的随机学习/搜索机制构建

基本信息

批准号：
08780231
负责人：
田中和之
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Muroran Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

画像修復に対するマルコフ確率場モデルのエネルギー関数の最適解の探索において統計力学のみならず量子統計力学定手法をも適用することにより,高精度の近似最適解を得ることが可能となることが新たに確認できた.今回,新たに確認できた成果を具体的に列挙すると以下の通りである.1.原画像におけるエッジの長さとエッジの角の個数に対する拘束条件のもとで観測画像にできるだけ近い画像を修復画像として得ようという最小値問題を考えることにより,線過程を考慮したエネルギー関数を構築することが可能であることを確認した.2.アニーリングに代わる最適解探索手法として,量子力学的ゆらぎの効果を導入することにより,アニーリングと同等の探索精度が得られることを確認した.3.クラスター変分法の立場から反復条件付き最大化法をクラスター反復条件付き最大化法に拡張することにより,系統的に精度を上げることのできる新たな探索アルゴリズムを構築し,従来の平均場アニーリングアルゴリズムよりも高精度の最適解をより短い計算時間で探索できることを確認した.本研究において,数値計算のアルゴリズムは既存のワークステーション(HP9000model712/80およびC160)において主としてFortran言語により作成しており,本補助金により設備品として購入したパーソナルコンピュータ(DESKPRO5100)および消耗品として購入したFortranコンパイラーを用いて,上記アルゴリズムがワークステーションのみならずパーソナルコンピュータにおいても十分動作可能であることを確認できた.また,画像処理においては大量のデータが発生するためこれを保存する媒体として,本補助金において設備費として購入したDATドライブを活用した.本研究の遂行にあたって,大阪大学大学院理学研究科の阿久津教授および東北大学大学院情報科学研究科の堀口剛教授と研究打ち合わせをおこなうため,本補助金の旅費により大阪および仙台に1度ずつ出張し,上記3等の研究を行うきっかけをつかむことができた.

已有新确认，不仅应用统计力学，还应用量子统计力学方法来图像修复，可以获得高度准确的近似最佳解决方案。本文中已确认的结果如下：1。通过考虑最小值问题，即在边缘长度上的约束和原始图像中的边缘数量的约束下，尽可能接近观察到的图像，我们可以将行过程作为修复图像获得。已经确认可以构建所考虑的能量函数2。我们确认，通过引入量子机械波动作为一种最佳解决方案搜索方法的效果，我们可以获得与退火相当的搜索准确性3。通过将迭代条件最大化方法从群集变化方法的角度扩展到群集迭代条件最大化方法，我们已经构建了一种新的搜索算法，该算法可以系统地提高准确性，并且比常规平均均值场退火算法具有更高的准确性。已经证实，可以在较短的计算时间中搜索适当的解决方案。在这项研究中，数值计算算法主要是在现有工作站的Fortran语言（HP9000Model712/80和C160）中创建的用于工作站，也用于个人计算机。已确认数据可以正确操作。此外，由于图像处理会产生大量数据，因此购买的DAT驱动器作为该赠款的存储介质被用作存储介质。在进行这项研究时，我们与大阪大学理学研究生院的Akutsu教授和信息科学研究生学院的Horiguchi Tsuyoshi教授举行了研究，Tohoku University以及这笔赠款的旅行费用，我们能够一次前往大阪和Sendai，我们能够实现Obloysections的研究。