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ISSN: 2333-9721
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Relaxation Labeling in Image Analysis
图象分析中的松驰标记法

Keywords: Probability relaxation,Stochastic relaxation,Markov random fields,Gibbs distribution,Maximum entropy
概率松驰,随机松驰,马尔科夫随机场,吉布斯分布,最大熵

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Abstract:

松驰标记法是指对图中的每个目标进行标记指派,利用先验上下文信息进行迭代,寻求最大协调标记集的一种方法。此文推导了一种新的概率松驰法,分析了随机松驰法的迭代公式,利用马尔科夫随机场(MRF)与吉布斯(Gibbs)分布的等价性来计算局部特性概率,用最大熵(ME)原理对条件邻域概率进行估计。最后对概率松驰法和随机松驰法进行了比较。

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