Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order
Проведен анализ потенциалов гиббсовских случайных полей для моделирования априорных вероятностных характеристик формы объекта. Показано, что при помощи этих полей второго порядка можно описывать как простые формы, так и пространственные отношения между ними, что позволяет распознавать сложные формы...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Управляющие системы и машины |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2011
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82920 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order / B. Flach, D. Schlesinger // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 2. — С. 14-24. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862711380886421504 |
|---|---|
| author | Flach, B. Schlesinger, D. |
| author_facet | Flach, B. Schlesinger, D. |
| citation_txt | Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order / B. Flach, D. Schlesinger // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 2. — С. 14-24. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Управляющие системы и машины |
| description | Проведен анализ потенциалов гиббсовских случайных полей для моделирования априорных вероятностных характеристик формы объекта. Показано, что при помощи этих полей второго порядка можно описывать как простые формы, так и пространственные отношения между ними, что позволяет распознавать сложные формы как сочетания более простых.
The potentials of Gibbs random fields are analyzed for the shape prior modeling. It is shown that the expressive power of second order GRFs is already sufficient to express simple shapes and spatial relations between them simultaneously. This allows to recognize complex shapes as spatial compositions of simple parts.
Проведено аналіз потенціалів гібсовських випадкових полів для моделювання апріорних ймовірнісних характеристик форми об’єкту. Показано, що завдяки цим полям другого порядку можна описувати як прості форми, так і просторові відношення між ними, що дозволяє розпізнавати складні форми як композицію більш простих.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:30:06Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-82920 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0130-5395 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-12-07T17:30:06Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Flach, B. Schlesinger, D. 2015-06-11T20:01:50Z 2015-06-11T20:01:50Z 2011 Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order / B. Flach, D. Schlesinger // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 2. — С. 14-24. — Бібліогр.: 14 назв. — англ. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82920 004.93’1 Проведен анализ потенциалов гиббсовских случайных полей для моделирования априорных вероятностных характеристик формы объекта. Показано, что при помощи этих полей второго порядка можно описывать как простые формы, так и пространственные отношения между ними, что позволяет распознавать сложные формы как сочетания более простых. The potentials of Gibbs random fields are analyzed for the shape prior modeling. It is shown that the expressive power of second order GRFs is already sufficient to express simple shapes and spatial relations between them simultaneously. This allows to recognize complex shapes as spatial compositions of simple parts. Проведено аналіз потенціалів гібсовських випадкових полів для моделювання апріорних ймовірнісних характеристик форми об’єкту. Показано, що завдяки цим полям другого порядку можна описувати як прості форми, так і просторові відношення між ними, що дозволяє розпізнавати складні форми як композицію більш простих. We would like to thank Georgy Gimel'farb (University of Auckland) for the fruitful and instructive discussions which have been particularly valuable with regard to structure learning. One of us (B.F.) was supported by the Czech Ministry of Education project 1M0567. D.S. was supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft, Grant FL307/2-1. Both authors were partially supported by Grant NZL 08/006 of the Federal Ministry of Education and Research of Germany and the Royal Society of New Zealand. en Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Управляющие системы и машины Оптимизационные задачи структурного распознавания образов Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order Моделирование априорных вероятностных характеристик формы объектов при помощи гиббсовских случайных полей второго порядка Моделювання апріорних ймовірнісних характеристик форми об’єктів за допомогою гібсовських випадкових полів другого порядку Article published earlier |
| spellingShingle | Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order Flach, B. Schlesinger, D. Оптимизационные задачи структурного распознавания образов |
| title | Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order |
| title_alt | Моделирование априорных вероятностных характеристик формы объектов при помощи гиббсовских случайных полей второго порядка Моделювання апріорних ймовірнісних характеристик форми об’єктів за допомогою гібсовських випадкових полів другого порядку |
| title_full | Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order |
| title_fullStr | Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order |
| title_full_unstemmed | Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order |
| title_short | Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order |
| title_sort | modelling distributed priors by gibbs random fields of second order |
| topic | Оптимизационные задачи структурного распознавания образов |
| topic_facet | Оптимизационные задачи структурного распознавания образов |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82920 |
| work_keys_str_mv | AT flachb modellingdistributedpriorsbygibbsrandomfieldsofsecondorder AT schlesingerd modellingdistributedpriorsbygibbsrandomfieldsofsecondorder AT flachb modelirovanieapriornyhveroâtnostnyhharakteristikformyobʺektovpripomoŝigibbsovskihslučainyhpoleivtorogoporâdka AT schlesingerd modelirovanieapriornyhveroâtnostnyhharakteristikformyobʺektovpripomoŝigibbsovskihslučainyhpoleivtorogoporâdka AT flachb modelûvannâapríornihimovírnísnihharakteristikformiobêktívzadopomogoûgíbsovsʹkihvipadkovihpolívdrugogoporâdku AT schlesingerd modelûvannâapríornihimovírnísnihharakteristikformiobêktívzadopomogoûgíbsovsʹkihvipadkovihpolívdrugogoporâdku |