統計学輪講（第16回）

	統計学輪講（第16回）
	日時      2016年10月18日(火)    14時55分～15時45分
	場所      経済学部新棟３階第３教室
	講演者    翁 啓翔 (情報理工M1)
	演題      Dirichlet過程混合モデルによる画像の領域分割 (文献紹介)

	概要
	画像から複数の領域に分割する問題について扱う．
	領域分割の統計的なアプローチを用いた手法は数多く研究されており，代表的なものとしてk-means法や
	有限混合ガウスモデルを用いた画素値のクラスタリング，マルコフ確率場を用いた手法等が挙げられる．
	しかし，従来法の多くでは分割数を予め決める必要がある一方で，現実の問題において与えられた画像の
	分割数は未知の場合が殆どである．
	Orbanz et al.(2008)ではある方法で抽出した特徴量を無限混合モデルの一種であるDirichlet過程混合
	モデルを用いてクラスタリングする手法を提案した．無限混合モデルを用いることで 混合数を予め決める
	ことなく，データに応じて自動的に決定することが可能になる．

	参考文献:
	Peter Orbanz, Joachim M. Buhmann,  "Nonparametric Bayesian Image Segmentation'',
	International Journal of Computer Vision (IJCV), Vol. 77, 25-45, 2008.