Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing
Дан обзор последних результатов в области регуляризаторов, основанных на полных вариациях, применительно к векторным данным. Результаты оказались полезными для хранения или улучшения мультимодальных данных и задач разметки на непрерывной области определения. Возможные регуляризаторы и их свойства ра...
Saved in:
| Published in: | Управляющие системы и машины |
|---|---|
| Date: | 2011 |
| Main Authors: | , |
| 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/123456789/82923 |
| 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: | Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing / J. Lellmann, C. Schnörr // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 2. — С. 43-54. — Бібліогр.: 50 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-82923 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Lellmann, J. Schnörr, C. 2015-06-11T20:07:03Z 2015-06-11T20:07:03Z 2011 Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing / J. Lellmann, C. Schnörr // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 2. — С. 43-54. — Бібліогр.: 50 назв. — англ. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82923 004.93’1:519.157 Дан обзор последних результатов в области регуляризаторов, основанных на полных вариациях, применительно к векторным данным. Результаты оказались полезными для хранения или улучшения мультимодальных данных и задач разметки на непрерывной области определения. Возможные регуляризаторы и их свойства рассматриваются в рамках единой модели. The review of recent developments on total variation-based regularizers is given with the emphasis on vector-valued data. These have been proven to be useful for restoring or enhancing data with multiple channels, and find particular use in relaxation techniques for labeling problems on continuous domains. The possible regularizers and their properties are considered in a unified framework. Наведено огляд останніх результатів у галузі регуляризаторів, що базуються на повних варіаціях, стосовно векторних даних. Результати виявилися корисними для зберігання та покращення мультимодальних даних і задач розмітки на неперервній області визначення. Можливі регуляризатори та їх властивості розглядаються в рамках єдиної моделі. en Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Управляющие системы и машины Оптимизационные задачи структурного распознавания образов Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing Регуляризаторы векторных данных и задачи разметки в обработке изображений Регуляризатори векторних даних та задачі розмітки в обробці зображень Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing |
| spellingShingle |
Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing Lellmann, J. Schnörr, C. Оптимизационные задачи структурного распознавания образов |
| title_short |
Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing |
| title_full |
Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing |
| title_fullStr |
Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing |
| title_full_unstemmed |
Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing |
| title_sort |
regularizers for vector-valued data and labeling problems in image processing |
| author |
Lellmann, J. Schnörr, C. |
| author_facet |
Lellmann, J. Schnörr, C. |
| 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 |
Регуляризаторы векторных данных и задачи разметки в обработке изображений Регуляризатори векторних даних та задачі розмітки в обробці зображень |
| description |
Дан обзор последних результатов в области регуляризаторов, основанных на полных вариациях, применительно к векторным данным. Результаты оказались полезными для хранения или улучшения мультимодальных данных и задач разметки на непрерывной области определения. Возможные регуляризаторы и их свойства рассматриваются в рамках единой модели.
The review of recent developments on total variation-based regularizers is given with the emphasis on vector-valued data. These have been proven to be useful for restoring or enhancing data with multiple channels, and find particular use in relaxation techniques for labeling problems on continuous domains. The possible regularizers and their properties are considered in a unified framework.
Наведено огляд останніх результатів у галузі регуляризаторів, що базуються на повних варіаціях, стосовно векторних даних. Результати виявилися корисними для зберігання та покращення мультимодальних даних і задач розмітки на неперервній області визначення. Можливі регуляризатори та їх властивості розглядаються в рамках єдиної моделі.
|
| issn |
0130-5395 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82923 |
| citation_txt |
Regularizers for Vector-Valued Data and Labeling Problems in Image Processing / J. Lellmann, C. Schnörr // Управляющие системы и машины. — 2011. — № 2. — С. 43-54. — Бібліогр.: 50 назв. — англ. |
| work_keys_str_mv |
AT lellmannj regularizersforvectorvalueddataandlabelingproblemsinimageprocessing AT schnorrc regularizersforvectorvalueddataandlabelingproblemsinimageprocessing AT lellmannj regulârizatoryvektornyhdannyhizadačirazmetkivobrabotkeizobraženii AT schnorrc regulârizatoryvektornyhdannyhizadačirazmetkivobrabotkeizobraženii AT lellmannj regulârizatorivektornihdanihtazadačírozmítkivobrobcízobraženʹ AT schnorrc regulârizatorivektornihdanihtazadačírozmítkivobrobcízobraženʹ |
| first_indexed |
2025-12-02T11:24:02Z |
| last_indexed |
2025-12-02T11:24:02Z |
| _version_ |
1850862301703307264 |