Markov-Zufallsfeld: Erforschung der Leistungsfähigkeit von Markov-Zufallsfeldern in der Computer Vision

Im Bereich der Physik und Wahrscheinlichkeit ist ein Markov-Zufallsfeld (MRF), ein Markov-Netzwerk oder ein ungerichtetes grafisches Modell eine Reihe von Zufallsvariablen mit einer Markov-Eigenschaft, die durch einen ungerichteten Graphen beschrieben wird. Mit anderen Worten: Ein Zufallsfeld wird als Markov-Zufallsfeld bezeichnet, wenn es die Markov-Eigenschaften erfüllt. Das Konzept basiert auf dem Sherrington-Kirkpatrick-Modell.

Wie Sie davon profitieren

(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Markov-Zufallsfeld

Kapitel 2: Multivariate Zufallsvariable

Kapitel 3: Verstecktes Markov-Modell

Kapitel 4: Bayesianisches Netzwerk

Kapitel 5: Grafisches Modell

Kapitel 6: Zufallsfeld

Kapitel 7: Glaubensausbreitung

Kapitel 8: Faktordiagramm

Kapitel 9: Bedingtes Zufallsfeld

Kapitel 10: Hammersley-Clifford-Theorem

(II) Beantwortung der öffentlichen Top-Fragen zum Markov-Zufallsfeld.

(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung des Markov-Zufallsfelds in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Berufstätige, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über Grundkenntnisse oder Informationen für jede Art von Markov-Zufallsfeld hinausgehen möchten.