mots quotidiens.
LUMIXの手ブレ補正付きカメラとかが流行っていますが, すでに撮影された1枚の 手ブレ画像から, 手ブレを除去して鮮明な画像にするアルゴリズムが SIGGRAPH 2006 で発表されたという話を たまたま読んで, 誰だろう, と思って調べてみたら, HertzmannとRoweisだった;。 しかも中身は、variational Bayes。 論文とスライドの置いてある Hertzmann のページは ここ です。 画像の研究者ではないので専門的な所はわかりませんが, 要するに手ブレ画像を, 原画像とブレを表現する Blur kernel と呼ばれるものの畳み込み(+ノイズ) *1 と捉えて, 原画像と Blur kernel の両方を1枚の手ブレ画像から推定するという問題 になるらしい。 感じとしては, 自然言語処理の分野では5月に紹介したGaP(NMF)での文書の分解の話と 似てい
Bayesian Sets - mots quotidiens.
Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,
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http://chasen.org/~daiti-m/paper/svm2009advgp.pdf
http://chasen.org/~daiti-m/paper/naist-dlec2004-lmodel.pdf
