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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Управляющие системы и машины
Date:2011
Main Authors: Flach, B., Schlesinger, D.
Format: Article
Language:English
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82920
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-82920
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
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order
spellingShingle Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order
Flach, B.
Schlesinger, D.
Оптимизационные задачи структурного распознавания образов
title_short Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order
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_sort modelling distributed priors by gibbs random fields of second order
author Flach, B.
Schlesinger, D.
author_facet Flach, B.
Schlesinger, D.
topic Оптимизационные задачи структурного распознавания образов
topic_facet Оптимизационные задачи структурного распознавания образов
publishDate 2011
language English
container_title Управляющие системы и машины
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
format Article
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
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.
issn 0130-5395
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82920
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.
work_keys_str_mv AT flachb modellingdistributedpriorsbygibbsrandomfieldsofsecondorder
AT schlesingerd modellingdistributedpriorsbygibbsrandomfieldsofsecondorder
AT flachb modelirovanieapriornyhveroâtnostnyhharakteristikformyobʺektovpripomoŝigibbsovskihslučainyhpoleivtorogoporâdka
AT schlesingerd modelirovanieapriornyhveroâtnostnyhharakteristikformyobʺektovpripomoŝigibbsovskihslučainyhpoleivtorogoporâdka
AT flachb modelûvannâapríornihimovírnísnihharakteristikformiobêktívzadopomogoûgíbsovsʹkihvipadkovihpolívdrugogoporâdku
AT schlesingerd modelûvannâapríornihimovírnísnihharakteristikformiobêktívzadopomogoûgíbsovsʹkihvipadkovihpolívdrugogoporâdku
first_indexed 2025-12-07T17:30:06Z
last_indexed 2025-12-07T17:30:06Z
_version_ 1850871494123454464