統計学輪講 第24回
| 日時 | 2019年12月17日（火） 14時55分 ～ 15時45分 |
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| 場所 | 経済学研究科棟 3階 第3教室 |
| 講演者 | 小林 雅季 (情報理工M1) |
| 演題 | 統計的形状解析におけるベイズ推定を用いたランドマークの設定 |
| 概要 |
統計的形状解析において与えられた複数の形状についてそれらの形状の違いを定量的に評価することが重要である． この定量化は与えられた形状のデータをランドマークと呼ばれる有限個の点で表したり，関数β:[0,1]→R^2という形で表したりすることで形状空間を定め，そこに距離を導入することで実現される． しかし，ランドマークの個数や位置の決定方法は確立されておらず，手動でランドマークを設定する場合が多いため，多大な手間や時間がかかり，人為的なミスが引き起こされる可能性がある． そこで紹介文献[1]ではベイズ推定によってランドマークの個数や位置を自動的に決定することでこれらの問題を解決しようと試みる． 本発表では，統計的形状解析に関する基本的な知識を説明したのちに，ランドマークの数が既知の場合と未知の場合のそれぞれについてベイズ推定の手法を紹介するとともに紹介文献[1]における実験結果や今後の課題について説明する． 参考文献： [1] J. Strait, O. Chkrebtii and S. Kurtek (2019), Automatic Detection and Uncertainty Quantification of Landmarks on Elastic Curves.Journal of the American Statistical Association, vol. 114(527), pp. 1002–1017. |