밀도 변형 템플릿 혼합 모델을 위한 확률적 파라미터 추정 알고리즘

본 논문은 베이지안 혼합 변형 템플릿 모델의 MAP 추정을 위해 SAEM‑MCMC 프레임워크를 제안하고, 비압축적인 파라미터 공간에서도 수렴을 증명한다. 손글씨 숫자와 의료 영상에 대한 실험을 통해 알고리즘의 실용성을 확인한다.

저자: Stephanie Allassonni`ere (CMAP), Estelle Kuhn (LAGA)