2015 Fiscal Year Research-status Report
ガウス過程に基づく確率モデルベース画像処理技術の新展開
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26330046
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
末松 伸朗 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (70264942)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 画像分割 / ガウス過程 / 正規混合モデル / EMアルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度，画素の空間相関をガウス過程で表現する画像分割法を提案し，自然画像データベースに基づく実験で，マルコフランダム場に基づく手法に対して優位な結果が得られることを示した．そして，その成果は，本年度 IEICE Transaction on Information Systems に掲載された．その提案手法では，画素のクラスを支配する，クラスと同数の関数（以後，支配関数）を導入し，その推定を行っている．その推定には，事後確率を最大化するような疑似EMアルゴリズムを用いている．EMアルゴリズムは，隠れた確率変数を含む確率モデルにおいて，データが与えられた元で，その隠れ変数を，尤度，または，事後確率の最大化という基準の元推定する繰り返しアルゴリズムである．提案した手法で使っているものが疑似EMアルゴリズムであるのは，EMアルゴリズムのMステップにおいて，事後確率が増加することが保証されていないためである．つまり，Mステップが，通常行われる事後確率に関する条件つき最大化，もしくは，山登り法による推定対象（今の場合，支配関数）の更新になっていないのである．実際に行っているのは，ガウス過程事前分布を無視した最尤解を求めた後，ガウス過程回帰法により事前分布を考慮するよう平滑化を行うという処理である．
今年度は，支配関数に冗長性を排除するよう課していた制約条件を外すことで，このMステップを通常の山登り法とする手法を開発し，初期的な評価を進めた．しかし，現在までに得られrている結果では，その開発したEMアルゴリズムを用いた場合の画像分割は，わずかながら前年度開発した疑似EMアルゴリズムを用いた手法に劣っているようであった．今後，より詳細な評価を行い，その結果を説明しなければならない．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初目指していた，画素の空間相関をガウス過程で表現する画像分割法は前年度達成できているので，この部分に関しては順調であるが，研究実績の概要に記したように，現在その改良を試みている．本来，性能が改善されるはずの変更を加えたにも関わらず，わずかに性能が低下するという現象が起きており，この解明を行わなければならない．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度開発した，疑似ではないEMアルゴリズムを用いる手法は，提案手法の改善を期待させるものであるが，実際にはそれが達成できていない．より詳細な評価を行うとともに，その原因を調べる．現在のところ，EMアルゴリズムを得るために，支配関数に課されていた制約条件を外したことが影響しているのではないかと予想しており，特にこのことに関して検討を行う．
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| Causes of Carryover |
前年度導入したワークステーションによる評価の結果，非常に高性能であるが高価でもあるGPGPUを，残りの予算いっぱいで購入することに意義は見出せなず，代わりにより柔軟性のある，比較的廉価な汎用的ワークステーションを導入したため，若干の次年度使用額が生じた．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
今年度生じた次年度使用額は，通常の物品購入，出張費などとして使用する予定である．
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