Littérature scientifique sur le sujet « MRF, Markov Random Fields »
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Articles de revues sur le sujet "MRF, Markov Random Fields"
Zhipeng, Jiang, et Huang Chengwei. « High-Order Markov Random Fields and Their Applications in Cross-Language Speech Recognition ». Cybernetics and Information Technologies 15, no 4 (1 novembre 2015) : 50–57. http://dx.doi.org/10.1515/cait-2015-0054.
Texte intégralCai, Kuntai, Xiaoyu Lei, Jianxin Wei et Xiaokui Xiao. « Data synthesis via differentially private markov random fields ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 11 (juillet 2021) : 2190–202. http://dx.doi.org/10.14778/3476249.3476272.
Texte intégralLee, Sang Heon, Adel Malallah, Akhil Datta-Gupta et David Higdon. « Multiscale Data Integration Using Markov Random Fields ». SPE Reservoir Evaluation & ; Engineering 5, no 01 (1 février 2002) : 68–78. http://dx.doi.org/10.2118/76905-pa.
Texte intégralYang, Xiangyu, Xuezhi Yang, Chunju Zhang et Jun Wang. « SAR Image Classification Using Markov Random Fields with Deep Learning ». Remote Sensing 15, no 3 (20 janvier 2023) : 617. http://dx.doi.org/10.3390/rs15030617.
Texte intégralJin, Di, Ziyang Liu, Weihao Li, Dongxiao He et Weixiong Zhang. « Graph Convolutional Networks Meet Markov Random Fields : Semi-Supervised Community Detection in Attribute Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 152–59. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.3301152.
Texte intégralSmii, Boubaker. « Markov random fields model and applications to image processing ». AIMS Mathematics 7, no 3 (2022) : 4459–71. http://dx.doi.org/10.3934/math.2022248.
Texte intégralKurella, Pushpak. « Convolutional Neural Networks Grid Search Optimizer Based Brain Tumor Detection ». International Transactions on Electrical Engineering and Computer Science 2, no 4 (30 décembre 2023) : 183–90. http://dx.doi.org/10.62760/iteecs.2.4.2023.68.
Texte intégralShi, Haoran, Lixin Ji, Shuxin Liu, Kai Wang et Xinxin Hu. « Collusive anomalies detection based on collaborative markov random field ». Intelligent Data Analysis 26, no 6 (12 novembre 2022) : 1469–85. http://dx.doi.org/10.3233/ida-216287.
Texte intégralKinge, Sanjaykumar, B. Sheela Rani et Mukul Sutaone. « Restored texture segmentation using Markov random fields ». Mathematical Biosciences and Engineering 20, no 6 (2023) : 10063–89. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023442.
Texte intégralQi, Anna, Lihua Yang et Chao Huang. « Convergence of Markovian stochastic approximation for Markov random fields with hidden variables ». Stochastics and Dynamics 20, no 05 (18 novembre 2019) : 2050029. http://dx.doi.org/10.1142/s021949372050029x.
Texte intégralThèses sur le sujet "MRF, Markov Random Fields"
Samuel, Kegan. « Gradient based MRF learning for image restoration and segmentation ». Doctoral diss., University of Central Florida, 2012. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/5480.
Texte intégralPh.D.
Doctorate
Computer Science
Engineering and Computer Science
Computer Science
Kato, Jien, Toyohide Watanabe, Sébastien Joga, Liu Ying, Hiroyuki Hase, ジェーン 加藤 et 豊英 渡邉. « An HMM/MRF-based stochastic framework for robust vehicle tracking ». IEEE, 2004. http://hdl.handle.net/2237/6743.
Texte intégralKarci, Mehmet Haydar. « Higher Order Levelable Mrf Energy Minimization Via Graph Cuts ». Phd thesis, METU, 2008. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12609408/index.pdf.
Texte intégralGasnier, Nicolas. « Use of multi-temporal and multi-sensor data for continental water body extraction in the context of the SWOT mission ». Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2022. http://www.theses.fr/2022IPPAT002.
Texte intégralSpaceborne remote sensing provides hydrologists and decision-makers with data that are essential for understanding the water cycle and managing the associated resources and risks. The SWOT satellite, which is a collaboration between the French (CNES) and American (NASA, JPL) space agencies, is scheduled for launch in 2022 and will measure the height of lakes, rivers, and oceans with high spatial resolution. It will complement existing sensors, such as the SAR and optical constellations Sentinel-1 and 2, and in situ measurements. SWOT represents a technological breakthrough as it is the first satellite to carry a near-nadir swath altimeter. The estimation of water levels is done by interferometry on the SAR images acquired by SWOT. Detecting water in these images is therefore an essential step in processing SWOT data, but it can be very difficult, especially with low signal-to-noise ratios, or in the presence of unusual radiometries. In this thesis, we seek to develop new methods to make water detection more robust. To this end, we focus on the use of exogenous data to guide detection, the combination of multi-temporal and multi-sensor data and denoising approaches. The first proposed method exploits information from the river database used by SWOT (derived from GRWL) to detect narrow rivers in the image in a way that is robust to both noise in the image, potential errors in the database, and temporal changes. This method relies on a new linear structure detector, a least-cost path algorithm, and a new Conditional Random Field segmentation method that combines data attachment and regularization terms adapted to the problem. We also proposed a method derived from GrabCut that uses an a priori polygon containing a lake to detect it on a SAR image or a time series of SAR images. Within this framework, we also studied the use of a multi-temporal and multi-sensor combination between Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical images. Finally, as part of a preliminary study on denoising methods applied to water detection, we studied the statistical properties of the geometric temporal mean and proposed an adaptation of the variational method MuLoG to denoise it
Besbes, Ahmed. « Image segmentation using MRFs and statistical shape modeling ». Phd thesis, Ecole Centrale Paris, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00594246.
Texte intégralKale, Hikmet Emre. « Segmentation Of Human Facial Muscles On Ct And Mri Data Using Level Set And Bayesian Methods ». Master's thesis, METU, 2011. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12613352/index.pdf.
Texte intégralWang, Siying. « Segmentation of magnetic resonance images for assessing neonatal brain maturation ». Thesis, University of Oxford, 2016. https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:96db1546-16c1-4e37-9fd2-6431b385b516.
Texte intégralStien, Marita. « Sequential Markov random fields and Markov mesh random fields for modelling of geological structures ». Thesis, Norwegian University of Science and Technology, Department of Mathematical Sciences, 2006. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:no:ntnu:diva-9326.
Texte intégralWe have been given a two-dimensional image of a geological structure. This structure is used to construct a three-dimensional statistical model, to be used as prior knowledge in the analysis of seismic data. We consider two classes of discrete lattice models for which efficient simulation is possible; sequential Markov random field (sMRF) and Markov mesh random field (MMRF). We first explore models from these two classes in two dimensions, using the maximum likelihood estimator (MLE). The results indicate that a larger neighbourhood should be considered for all the models. We also develop a second estimator, which is designed to match the model with the observation with respect to a set of specified functions. This estimator is only considered for the sMRF model, since that model proved to be flexible enough to give satisfying results. Due to time limitation of this thesis, we could not wait for the optimization of the estimator to converge. Thus, we can not evaluate this estimator. Finally, we extract useful information from the two-dimensional models and specify a sMRF model in three dimensions. Parameter estimation for this model needs approximative techniques, since we only have given observations in two dimensions. Such techniques have not been investigated in this report, however, we have adjusted the parameters manually and observed that the model is very flexible and might give very satisfying results.
Austad, Haakon Michael. « Approximations of Binary Markov Random Fields ». Doctoral thesis, Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet, Institutt for matematiske fag, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:no:ntnu:diva-14922.
Texte intégralDrouin, Simon. « Digital rotoscoping using Markov random fields ». Thesis, McGill University, 2009. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=32535.
Texte intégralCe mémoire présente un modèle statistique ainsi que son implantation dans un programme de rotoscopie qui peut être utilisé pour la production de films d'animation. Le problème de la segmentation assistée de scènes video contenant un avant-plan et un arrière-plan distincts, un sous-ensemble du problème plus général que constitue la rotoscopie, est utilisé pour analyser les propriétés du modèle statistique et de son implantation. Le modèle statistique utilisé est construit à partir d'un découpage de paires d'images d'entraînement composées d'un cadre de la séquence video à segmenter et d'une image binaire qui défini la segmentation associée. La segmentation de chaque cadre de la sequence est obtenue en collant, pour chaque portion d'image, la portion d'image la plus similaire de l'ensemble d'entraînement. Un mécanisme inspiré de la "propagation de conviction"(belief propagation) est utilisé pour assurer la cohérence entre les portions de l'image de sortie qui sont voisines. L'algorithme est appliqué à plusieurs niveaux d'échelle afin de considérer la dépendance statistique de plus longue portée qui existe entre les pixels d'une image. Une métrique est définie pour mesurer la performance de la segmentation automatique. Les résultats de la segmentation sont analysés à l'aide d'une série de séquences vidéo qui ont préalablement été segmentées manuellement. Une nouvelle technique est également présentée pour permettre au logiciel de segmentation de choisir automatiquement l'ensemble d'entraînement optimal. Une segmentation grossière est d'abord obtenue en ulitisant le plus petit ensemble d'entraînement possible (1 cadre)
Livres sur le sujet "MRF, Markov Random Fields"
Snell, J. Laurie (James Laurie), 1925-2011, dir. Markov random fields and their applications. [Providence] : AMS, 2003.
Trouver le texte intégralRama, Chellappa, et Jain Anil K. 1948-, dir. Markov random fields : Theory and application. Boston : Academic Press, 1993.
Trouver le texte intégralAndrew, Blake. Markov random fields for vision and image processing. Cambridge, Mass : MIT Press, 2011.
Trouver le texte intégralAndrew, Blake, Pushmeet Kohli et Carsten Rother. Markov random fields for vision and image processing. Cambridge, Mass : MIT Press, 2011.
Trouver le texte intégralLi, S. Z. Markov random field modeling in computer vision. New York : Springer-Verlag, 1995.
Trouver le texte intégralXu, Jinbo, Sheng Wang et Jianzhu Ma. Protein Homology Detection Through Alignment of Markov Random Fields. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14914-1.
Texte intégralImage textures and Gibbs random fields. Dordrecht : Kluwer Academic Publishers, 1999.
Trouver le texte intégralHu, Dihe. Sui ji huan jing zhong de Ma'erkefu guo cheng = : Markov processes in random environments = Suiji huanjingzhong de Maerkefu guocheng. 8e éd. Beijing Shi : Gao deng jiao yu chu ban she, 2011.
Trouver le texte intégralWinkler, Gerhard. Image Analysis, Random Fields and Markov Chain Monte Carlo Methods. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-55760-6.
Texte intégralEvstigneev, I. V. Markov fields over countable partially ordered sets : Extrema and splitting. Providence, R.I : American Mathematical Society, 1994.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "MRF, Markov Random Fields"
Shekhar, Shashi, et Hui Xiong. « Markov Random Field (MRF) ». Dans Encyclopedia of GIS, 637. Boston, MA : Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-35973-1_758.
Texte intégralLi, S. Z. « MRF Parameter Estimation ». Dans Markov Random Field Modeling in Computer Vision, 131–56. Tokyo : Springer Japan, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-66933-3_6.
Texte intégralWang, Zifu, et Matthew B. Blaschko. « MRF-UNets : Searching UNet with Markov Random Fields ». Dans Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, 599–614. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-26409-2_36.
Texte intégralLi, S. Z. « Low Level MRF Models ». Dans Markov Random Field Modeling in Computer Vision, 37–61. Tokyo : Springer Japan, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-66933-3_2.
Texte intégralLi, S. Z. « High Level MRF Models ». Dans Markov Random Field Modeling in Computer Vision, 101–30. Tokyo : Springer Japan, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-4-431-66933-3_5.
Texte intégralNakamura, Rodrigo, Daniel Osaku, Alexandre Levada, Fabio Cappabianco, Alexandre Falcão et Joao Papa. « OPF-MRF : Optimum-Path Forest and Markov Random Fields for Contextual-Based Image Classification ». Dans Computer Analysis of Images and Patterns, 233–40. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40246-3_29.
Texte intégralSucar, Luis Enrique. « Markov Random Fields ». Dans Probabilistic Graphical Models, 83–99. London : Springer London, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4471-6699-3_6.
Texte intégralMitchell, H. B. « Markov Random Fields ». Dans Image Fusion, 205–9. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-11216-4_17.
Texte intégralFieguth, Paul. « Markov Random Fields ». Dans Statistical Image Processing and Multidimensional Modeling, 179–214. New York, NY : Springer New York, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-7294-1_6.
Texte intégralGuttorp, Peter. « Markov random fields ». Dans Stochastic Modeling of Scientific Data, 189–226. Boston, MA : Springer US, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-4449-8_4.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "MRF, Markov Random Fields"
Grover, Ishaan, Matthew Huggins, Cynthia Breazeal et Hae Won Park. « MRF-Chat : Improving Dialogue with Markov Random Fields ». Dans Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2021. http://dx.doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.403.
Texte intégralWu, Chi-hsin, et Peter C. Doerschuk. « Markov random fields as a priori information for image restoration ». Dans Signal Recovery and Synthesis. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 1995. http://dx.doi.org/10.1364/srs.1995.rwc2.
Texte intégralGuo, Jinnian, Xinyu Wu, Tian Cao, Shiqi Yu et Yangsheng Xu. « Crowd density estimation via Markov Random Field (MRF) ». Dans 2010 8th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/wcica.2010.5554998.
Texte intégralKusuma, T., et S. Jagannathn. « Review on Markov Random Field (Mrf) in Video Surveillance ». Dans Third International Conference on Current Trends in Engineering Science and Technology ICCTEST-2017. Grenze Scientific Society, 2017. http://dx.doi.org/10.21647/icctest/2017/49071.
Texte intégralZhang, Yue, et Arti Ramesh. « Learning Interpretable Relational Structures of Hinge-loss Markov Random Fields ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/838.
Texte intégralDong, Yiqi, Dongxiao He, Xiaobao Wang, Yawen Li, Xiaowen Su et Di Jin. « A Generalized Deep Markov Random Fields Framework for Fake News Detection ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/529.
Texte intégralLei, Tianhu, et Jayaram K. Udupa. « A new look at Markov random field (MRF) model-based MR image analysis ». Dans Medical Imaging, sous la direction de J. Michael Fitzpatrick et Joseph M. Reinhardt. SPIE, 2005. http://dx.doi.org/10.1117/12.596251.
Texte intégralHe, Dongxiao, Wenze Song, Di Jin, Zhiyong Feng et Yuxiao Huang. « An End-to-End Community Detection Model : Integrating LDA into Markov Random Field via Factor Graph ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/794.
Texte intégralSamy, Roger A., et Daniel Duclos. « Pyramidal Markov random field (MRF) models for optical flow estimation applied to target detection ». Dans SPIE's International Symposium on Optical Engineering and Photonics in Aerospace Sensing, sous la direction de Nagaraj Nandhakumar. SPIE, 1994. http://dx.doi.org/10.1117/12.179033.
Texte intégralLin, Jiawei, et Sei-Ichiro Kamata. « Using Markov Random Field (MRF) Hypergraph Transformer Method for Visual Question Answering (VQA) Application ». Dans 2023 IEEE 6th International Conference on Pattern Recognition and Artificial Intelligence (PRAI). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/prai59366.2023.10332038.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "MRF, Markov Random Fields"
Luettgen, M. R., W. C. Karl, A. S. Willsky et R. R. Tenney. Multiscale Representations of Markov Random Fields. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada459389.
Texte intégralLuettgen, Mark R., William C. Karl, Alan S. Willsky et Robert R. Tenney. Multiscale Representations of Markov Random Fields. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juin 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada459967.
Texte intégralCevher, Volkan, Chinmay Hegde, Marco F. Duarte et Richard G. Baraniuk. Sparse Signal Recovery Using Markov Random Fields. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, décembre 2009. http://dx.doi.org/10.21236/ada520187.
Texte intégralMitter, Sanjoy K. Markov Random Fields, Stochastic Quantization and Image Analysis. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 1990. http://dx.doi.org/10.21236/ada459566.
Texte intégralAnandkumar, Animashree, Lang Tong et Ananthram Swami. Detection of Gauss-Markov Random Fields with Nearest-Neighbor Dependency. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 2010. http://dx.doi.org/10.21236/ada536158.
Texte intégralAdler, Robert J., et R. Epstein. A Central Limit Theorem for Markov Paths and Some Properties of Gaussian Random Fields. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, février 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada170258.
Texte intégral