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ベイズ画像処理入門

ベイズ画像処理入門

～モンテカルロ法や変分推論といった確率分布からの推定法や確率的グラフィカルモデルを用いた事後確率分布の設計方法～
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概要

本セミナーでは、ベイズ推定に基づく画像処理手法であるベイズ画像処理について、基礎から解説いたします。

開催日

  • 2022年2月21日(月) 11時00分 ～ 17時00分

予備知識

  • ネイピア数を底とする指数・対数関数
  • 微分・偏微分の計算法
  • ベクトル・行列の和と積の計算法
  • 積分公式を用いた積分計算

プログラム

　本講義では、ベイズ推定に基づく画像処理手法であるベイズ画像処理について扱います。
　ベイズ推定とは事後確率分布を用いてデータから統計的な判断を支援する数理的枠組みであり、ベイズ画像処理はこのベイズ推定の考え方を画像処理の問題に応用したものです。確率分布を用いた確率的な方法であるため、ノイズや関係性のような画像処理で考慮しなければならない「不確かさ・曖昧性」を確率という自然な形で扱うことができます。ベイズ画像処理のようなベイズ推定の応用では、事後確率分布に関する議論が中心となるため、確率分布からの推定法や確率分布をどう設計するかの設計方法が重要になります。
　本講義では基本的な画像処理問題を題材にモンテカルロ法や変分推論といった確率分布からの推定法や確率的グラフィカルモデルを用いた事後確率分布の設計方法について解説していきます。また、重要な部分ではプログラミングによる実装例についても紹介していきます。内容の性質上数式が多数登場しますが、本講義では数学的な前提は必要最小限に留めて講義を進めていきます。

  1. 画像処理
    1. 画像処理とは
    2. 画像処理の問題設定
    3. 画像処理と不確かさ
  2. 確率分布の基礎
    1. 確率分布とは
    2. 確率分布の計算法
    3. 基本的な確率分布
  3. ベイズ推定と画像処理
    1. ベイズ推定とは
    2. ベイズ推定の画像処理への応用
    3. 確率的グラフィカルモデルを用いた確率分布の設計法
  4. ベイズ画像処理での推定法
    1. ベイズ画像処理の難しさ
    2. 最適化法の利用
    3. マルコフ連鎖モンテカルロ法
    4. 変分推論の方法
  5. まとめ
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講師

  • 片岡 駿 氏
    小樽商科大学 商学部 社会情報学科
    准教授
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主催

株式会社 トリケップス
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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