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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 intégralLiu, Lu, et Yongxiang Li. « PolSAR Image Classification with Active Complex-Valued Convolutional-Wavelet Neural Network and Markov Random Fields ». Remote Sensing 16, no 6 (20 mars 2024) : 1094. http://dx.doi.org/10.3390/rs16061094.
Texte intégralSaon, George, et Abdel Belaïd. « High Performance Unconstrained Word Recognition System Combining HMMs and Markov Random Fields ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 11, no 05 (août 1997) : 771–88. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001497000342.
Texte intégralYao, Hongtai, Xianpei Wang, Le Zhao, Meng Tian, Zini Jian, Li Gong et Bowen Li. « An Object-Based Markov Random Field with Partition-Global Alternately Updated for Semantic Segmentation of High Spatial Resolution Remote Sensing Image ». Remote Sensing 14, no 1 (29 décembre 2021) : 127. http://dx.doi.org/10.3390/rs14010127.
Texte intégralShu, Zhen, Kai Sun, Kaijin Qiu et Kou Ding. « PAIRWISE-SVM FOR ON-BOARD URBAN ROAD LIDAR CLASSIFICATION ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B1 (2 juin 2016) : 109–13. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xli-b1-109-2016.
Texte intégralShu, Zhen, Kai Sun, Kaijin Qiu et Kou Ding. « PAIRWISE-SVM FOR ON-BOARD URBAN ROAD LIDAR CLASSIFICATION ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B1 (2 juin 2016) : 109–13. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xli-b1-109-2016.
Texte intégralPlatias, C., M. Vakalopoulou et K. Karantzalos. « AUTOMATIC MRF-BASED REGISTRATION OF HIGH RESOLUTION SATELLITE VIDEO DATA ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences III-1 (2 juin 2016) : 121–28. http://dx.doi.org/10.5194/isprsannals-iii-1-121-2016.
Texte intégralPlatias, C., M. Vakalopoulou et K. Karantzalos. « AUTOMATIC MRF-BASED REGISTRATION OF HIGH RESOLUTION SATELLITE VIDEO DATA ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences III-1 (2 juin 2016) : 121–28. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iii-1-121-2016.
Texte intégralPratomo, Jati, et Triyoga Widiastomo. « IMPLEMENTATION OF THE MARKOV RANDOM FIELD FOR URBAN LAND COVER CLASSIFICATION OF UAV VHIR DATA ». Geoplanning : Journal of Geomatics and Planning 3, no 2 (25 octobre 2016) : 127. http://dx.doi.org/10.14710/geoplanning.3.2.127-136.
Texte intégralYin, Junjun, Xiyun Liu, Jian Yang, Chih-Yuan Chu et Yang-Lang Chang. « PolSAR Image Classification Based on Statistical Distribution and MRF ». Remote Sensing 12, no 6 (23 mars 2020) : 1027. http://dx.doi.org/10.3390/rs12061027.
Texte intégralLee, Sangkyun, Piotr Sobczyk et Malgorzata Bogdan. « Structure Learning of Gaussian Markov Random Fields with False Discovery Rate Control ». Symmetry 11, no 10 (18 octobre 2019) : 1311. http://dx.doi.org/10.3390/sym11101311.
Texte intégralLenin Kumar Reddy, Sama, C. V. Rao et P. Rajesh Kumar. « Road Feature Extraction from LANDSAT-8 and ResourceSat-2 Images ». Russian Journal of Earth Sciences 21, no 3 (2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.2205/2021es000772.
Texte intégralAndrejchenko, Vera, Wenzhi Liao, Wilfried Philips et Paul Scheunders. « Decision Fusion Framework for Hyperspectral Image Classification Based on Markov and Conditional Random Fields ». Remote Sensing 11, no 6 (14 mars 2019) : 624. http://dx.doi.org/10.3390/rs11060624.
Texte intégralWu, Yongji, Defu Lian, Yiheng Xu, Le Wu et Enhong Chen. « Graph Convolutional Networks with Markov Random Field Reasoning for Social Spammer Detection ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 1054–61. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5455.
Texte intégralKumar Reddy, Sama Lenin, C. V. Rao, P. Rajesh Kumar, R. V. G. Anjaneyulu et B. Gopala Krishna. « An index based road feature extraction from LANDSAT-8 OLI images ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 11, no 2 (1 avril 2021) : 1319. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v11i2.pp1319-1336.
Texte intégralWerbos, Paul J. « Stochastic Path Model of Polaroid Polarizer for Bell's Theorem and Triphoton Experiments ». International Journal of Bifurcation and Chaos 25, no 03 (mars 2015) : 1550046. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127415500467.
Texte intégralHe, Xu, et Yong Yin. « Non-Local and Multi-Scale Mechanisms for Image Inpainting ». Sensors 21, no 9 (10 mai 2021) : 3281. http://dx.doi.org/10.3390/s21093281.
Texte intégralBrimkulov, Ulan. « Matrices whose inverses are tridiagonal, band or block-tridiagonal and their relationship with the covariance matrices of a random Markov process ». Filomat 33, no 5 (2019) : 1335–52. http://dx.doi.org/10.2298/fil1905335b.
Texte intégralWang, Jie, Bensheng Huang et Fuming Wang. « Extraction and Classification of Flood-Affected Areas Based on MRF and Deep Learning ». Water 15, no 7 (24 mars 2023) : 1288. http://dx.doi.org/10.3390/w15071288.
Texte intégralNex, F., E. Rupnik, I. Toschi et F. Remondino. « Automated processing of high resolution airborne images for earthquake damage assessment ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-1 (7 novembre 2014) : 315–21. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-1-315-2014.
Texte intégralDong, Tianzhen, Yi Zhang, Mengying Li et Yuntao Bai. « Point Cloud Repair Method via Convex Set Theory ». Applied Sciences 13, no 3 (31 janvier 2023) : 1830. http://dx.doi.org/10.3390/app13031830.
Texte intégralCooper, M. C., et S. Zivny. « Tractable Triangles and Cross-Free Convexity in Discrete Optimisation ». Journal of Artificial Intelligence Research 44 (27 juillet 2012) : 455–90. http://dx.doi.org/10.1613/jair.3598.
Texte intégralMELGANI, FARID. « CLASSIFICATION OF MULTITEMPORAL REMOTE-SENSING IMAGES BY A FUZZY FUSION OF SPECTRAL AND SPATIO-TEMPORAL CONTEXTUAL INFORMATION ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 18, no 02 (mars 2004) : 143–56. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001404003083.
Texte intégralAbuhussein, Mohammed, et Aaron Robinson. « Obscurant Segmentation in Long Wave Infrared Images Using GLCM Textures ». Journal of Imaging 8, no 10 (30 septembre 2022) : 266. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging8100266.
Texte intégralMing, Yansheng, et Zhanyi Hu. « Modeling Stereopsis via Markov Random Field ». Neural Computation 22, no 8 (août 2010) : 2161–91. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00005-ming.
Texte intégralChen, S. Y., Hanyang Tong et Carlo Cattani. « Markov Models for Image Labeling ». Mathematical Problems in Engineering 2012 (2012) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2012/814356.
Texte intégralMat Said, K. A., et A. B. Jambek. « DNA Microarray Image Segmentation Using Markov Random Field Algorithm ». Journal of Physics : Conference Series 2071, no 1 (1 octobre 2021) : 012032. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2071/1/012032.
Texte intégralZhao, J., G. Huang et Z. Zhao. « SAR IMAGE CHANGE DETECTION BASED ON FUZZY MARKOV RANDOM FIELD MODEL ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-3 (30 avril 2018) : 2371–74. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-3-2371-2018.
Texte intégralCui, Yan Qiu, Tao Zhang, Shuang Xu et Hou Jie Li. « Bayesian Image Denoising Using an Anisotropic Markov Random Field Model ». Key Engineering Materials 467-469 (février 2011) : 2018–23. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.467-469.2018.
Texte intégralSalih, Omran, et Serestina Viriri. « Skin Lesion Segmentation Using Stochastic Region-Merging and Pixel-Based Markov Random Field ». Symmetry 12, no 8 (26 juillet 2020) : 1224. http://dx.doi.org/10.3390/sym12081224.
Texte intégralChávez, Ricardo Omar, Hugo Jair Escalante, Manuel Montes-y-Gómez et Luis Enrique Sucar. « Multimodal Markov Random Field for Image Reranking Based on Relevance Feedback ». ISRN Machine Vision 2013 (11 février 2013) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2013/428746.
Texte intégralChyan, Phie, et N. Tri Saptadi. « Pemulihan Citra Berbasis Metode Markov Random Field ». JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) 9, no 2 (29 avril 2022) : 218. http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.3966.
Texte intégralRota, Gian-Carlo. « Markov random fields ». Advances in Mathematics 57, no 2 (août 1985) : 208. http://dx.doi.org/10.1016/0001-8708(85)90060-x.
Texte intégralJung, Myung Hee, Eui Jung Yun et Sy Woo Byun. « Utilization of Markov Random Field for Large Images : Multiframe Work and Bayesian Approach ». Key Engineering Materials 277-279 (janvier 2005) : 183–88. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.277-279.183.
Texte intégralPanić, Marko, Dušan Jakovetić, Dejan Vukobratović, Vladimir Crnojević et Aleksandra Pižurica. « MRI Reconstruction Using Markov Random Field and Total Variation as Composite Prior ». Sensors 20, no 11 (3 juin 2020) : 3185. http://dx.doi.org/10.3390/s20113185.
Texte intégralJing, Junfeng, Qi Li, Pengfei Li, Hongwei Zhang et Lei Zhang. « Image Segmentation of Printed Fabrics with Hierarchical Improved Markov Random Field in the Wavelet Domain ». Journal of Engineered Fibers and Fabrics 11, no 3 (septembre 2016) : 155892501601100. http://dx.doi.org/10.1177/155892501601100305.
Texte intégralKunsch, Hans, Stuart Geman et Athanasios Kehagias. « Hidden Markov Random Fields ». Annals of Applied Probability 5, no 3 (août 1995) : 577–602. http://dx.doi.org/10.1214/aoap/1177004696.
Texte intégralCarstensen, Jens Michael. « Morphological Markov random fields ». Statistics & ; Probability Letters 20, no 4 (juillet 1994) : 321–26. http://dx.doi.org/10.1016/0167-7152(94)90020-5.
Texte intégralChandgotia, Nishant, Guangyue Han, Brian Marcus, Tom Meyerovitch et Ronnie Pavlov. « One-dimensional Markov random fields, Markov chains and topological Markov fields ». Proceedings of the American Mathematical Society 142, no 1 (3 octobre 2013) : 227–42. http://dx.doi.org/10.1090/s0002-9939-2013-11741-7.
Texte intégralLahouaoui, Lalaoui, et Djaalab Abdelhak. « Markov random field model and expectation of maximization for images segmentation ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 29, no 2 (1 février 2023) : 772. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v29.i2.pp772-779.
Texte intégralPanda, Sucheta, et P. K. Nanda. « Constrained Compound Markov Random Field Model with Graduated Penalty Function for Color Image Segmentation ». Advanced Materials Research 403-408 (novembre 2011) : 3438–45. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.403-408.3438.
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