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Persistency Algorithms for Efficient Inference in Markov Random Fields

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자료유형E-Book
개인저자Wang, Chen.
단체저자명Cornell University. Computer Science.
서명/저자사항Persistency Algorithms for Efficient Inference in Markov Random Fields.
발행사항[S.l.] : Cornell University., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항222 p.
소장본 주기School code: 0058.
ISBN9780438344464
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 80-01(E), Section: B.
Adviser: Ramin Zabih.
요약Markov Random Fields (MRFs) have achieved great success in a variety of computer vision problems, including image segmentation, stereo estimation, optical flow and image denoising, during the past 20 years. Despite the inference problem being NP
요약In particular, we will explore two different lines of research. The first direction focuses on generalizing the sufficient local condition to check persistency on a set of variables as opposed to a single variable in previous works, and provides
요약This thesis will present a literature study of persistency used for MRF inference, the mathematical formalization of the algorithms and the experimental results for both the first-order and higher-order MRF inference problems.
일반주제명Computer science.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International80-01B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15000889

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