Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)

  • 2011.06a
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  • Pages.477-479
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  • 2011
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  • 1598-5164(pISSN)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Bayesian Parameter Estimation of 2D infinite Hidden Markov Model for Image Segmentation

영상분할을 위한 2차원 무한 은닉 마코프 모형의 비모수적 베이스 추정

  • Kim, Sun-Worl (Department of Statistics, Chonnam National University) ;
  • Cho, Wan-Hyun (Department of Statistics, Chonnam National University)
  • Published : 2011.06.29

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Abstract

본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단