Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

本研究の目的は，イメージングデータから画像の潜在構造を抽出するアルゴリズムを提案することである．当初の目的としていた，MRFモデルのハイパーパラメータを用いたフィルタ幅の自動推定，MRFモデルと反応拡散方程式との対応の明確化，ハイパーパラメータ分布推定を行った．さらに，アルゴリズムに関して，分布推定の解析的な評価手法の開発を行い，画像のダウンサンプリングの影響評価を行った．アルゴリズム提案だけでなく，MRFモデルを用いて地球，地質科学におけるデータの潜在構造抽出に応用した．また，物性科学のSTM/STSデータから，スパースモデリングに基づく手法であるLASSOを用いて潜在構造抽出を行った．

【研究分担者】
永田賢二	東京大学	新領域創成科学研究科	助教	(Kakenデータベース)
桑谷立	国立研究開発法人海洋研究開発機構	地球内部物質循環研究分野	研究員	(Kakenデータベース)
赤井一郎	熊本大学	パルスパワー科学研究所	教授	(Kakenデータベース)