統計学輪講（第6回）
日時 2017年05月16日(火) 15時45分～16時35分
場所 経済学部新棟３階第３教室
講演者 黒河 天 (情報理工M2)
演題 多角形充填構造を持つ画像データへの最適グラフ埋め込み手法の開発
概要
細胞や組織のような多角形充填構造を持つ画像から，境界線を抽出する問題は，多くの分野で重要である．例えば，構造材料の写真における結晶粒の境界抽出は，結晶粒の成長モデルに対するデータ同化(Ito
et al. , 2016)への応用がある．
本発表では，最適グラフ埋め込みに基づく画像の境界抽出法を提案する．また，多角形充填的な画像の生成モデルを提案し，同モデルの最尤推定が最適グラフ埋め込みに帰着することを示し，数値実験の結果を紹介する．
参考文献
S. Ito, H. Nagao, A. Yamanaka, Y. Tsukada, T. Koyama, M. Kano, and J.
Inoue. Data assimilation for massive autonomous systems based on a
second-order adjoint method. Physical Review E, Vol. 94, No. 043307, 2016.