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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선월 (국립중앙의료원) 조완현 (전남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제39권 제11호
발행연도
2012.11
수록면
854 - 863 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2012

비모수적 베이지안 추론방법에 기반을 둔 2차원 무한 은닉 마코프 메쉬 모형을 이용한 영상분할
김선월 ,  조완현 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2012.11 학술저널

2011

영상분할을 위한 2차원 무한 은닉 마코프 모형의 비모수적 베이스 추정
김선월 ,  조완현 한국정보과학회 학술발표논문집 2011.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 영상분할을 실시할 때 사전의 정보 없이 상태의 수를 자동으로 결정하는 새로운 2차원 무한 은닉 마코프 메쉬모형을 제안한다. 영상을 확률모형으로 표현할 때 사용되는 2차원 은닉 마코프 메쉬모형은 이웃시스템을 이용하여 이전의 시점을 정의하고 인과관계를 통하여 전이확률을 계산한다. 그리고 영상의 최적분할을 위한 각 화소의 상태행렬을 비모수적 베이지안 추론방법으로 추정한다. 이때 유동적인 무한상태의 수를 갖는 상태행렬에 대한 사전분포는 계층적 디리쉴레 확률과정을 가정하고, 관측 값에 대한 확률분포는 유한혼합분포를 가정하여 블록화 깁스샘플링 방법을 통하여 최적의 상태 수와 가정된 모형의 모수를 자율적으로 결정한다. 최종적으로 각 화소의 상태행렬에 대한 사후확률을 계산하고 이중 최댓값을 갖는 상태로 해당 화소를 할당하여 영상분할을 수행한다. 그리고 다양한 의료영상에 대하여 제안된 방법과 기존방법의 비교실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 입증할 수 있는 실험한 결과를 제시하였다.
#영상분할 #계층적 디리쉴레 확률과정 #2차원 무한 은닉 마코프 메쉬 모형 #비모수적 베이지안 추론 #깁스샘플링방법 #의료영상 #Image segmentation #Hierarchical Dirichlet process #2D infinite hidden Markov mesh model #Non-parametric Bayesian inference #Gibbs sampling #Medical image

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 무한 은닉 마코프 메쉬모형(HDP-2DHMMM)
3. 무한 은닉 마코프 메쉬모형의 추정방법
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - B. Sin / 2001 / Causal 2D Hidden Markov Model / Journal of KIISE : Software and Applications 28 (1) : 46 ~ 51 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - O. Agazzi / 1993 / Pseudo two-dimensional hidden Markov models for document recognition / AT&T Technical Journal 72 (5) google schola 3. [학술대회논문] - A. Nefian / 1999 / An Embedded HMM for Face Detection and Recognition / Proc. Int'l Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing 6 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - J. Li / 2000 / Image Classification by a Two-Dimensional Hidden Markov model / IEEE Trans. Signal Processing 48 (2) google schola 5. [학술지(정기간행물)] - H. Othman / 2003 / A Separable Low Complexity 2D HMM with Application to Face Recognition / IEEE Trans. PAMI 23 (10) google schola

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