| 研究課題/領域番号 |
25280090
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
岡田 真人 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
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| 研究分担者 |
永田 賢二 東京大学, 新領域創成科学研究科, 助教 (10556062)
桑谷 立 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 地球内部物質循環研究分野, 研究員 (60646785)
赤井 一郎 熊本大学, パルスパワー科学研究所, 教授 (20212392)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
16,120千円 (直接経費: 12,400千円、間接経費: 3,720千円)
2016年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2015年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2014年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2013年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| キーワード | 画像処理 / ベイズ推論 / イメージング / 潜在構造 / ビッグデータ / 潜在構想 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，イメージングデータから画像の潜在構造を抽出するアルゴリズムを提案することである．当初の目的としていた，MRFモデルのハイパーパラメータを用いたフィルタ幅の自動推定，MRFモデルと反応拡散方程式との対応の明確化，ハイパーパラメータ分布推定を行った．さらに，アルゴリズムに関して，分布推定の解析的な評価手法の開発を行い，画像のダウンサンプリングの影響評価を行った．アルゴリズム提案だけでなく，MRFモデルを用いて地球，地質科学におけるデータの潜在構造抽出に応用した．また，物性科学のSTM/STSデータから，スパースモデリングに基づく手法であるLASSOを用いて潜在構造抽出を行った．
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