|||
前一篇博文写到了MRF在视觉中的应用,它实际是对问题建立graphical model, 然后用bayesian probabilistics的方法做Inference。在建立图模型前,要首先定义vertex/edge/neighborhood,而后续的estimation和inference是基于建立好的图模型的,所以如果一个问题中,vertex(也可以说object)是变化而不是固定的(此时的图模型变了),MRF变得不再实用。
然而,point process(也称为object process,因为它是面向对象的)能对number不固定、shape可变化的对象建模,所以能很好的解决视觉中的某些inverse problems,如object extraction/texture synthesis。Point process率属于随机过程理论,能把prior geometry information用概率来建模,但它与MRF不同在于,它把随机理论用到estimation中,所以Object的数量、参数是随着求解过程变化的。虽然概率模型和MRF中的概率一样是definite的,可是求解中的stochastics使得points in the distribution 更flexible.(MRF中的points,也就是objects,是固定的)。
point process涉及到测度理论和随机过程,当应用到视觉中时,常用gibbs energy 来描述这个point process。接下来就是求最小能量,常用的方法是RJMCMC外加simulated annealing 策略,为了加快收敛速度,在高温使用jump策略,低温使用diffusion.
目前看到的point process的成功案例是其在图像特征提取中的应用,法国的一个研究所INRIA在这方面做了大量的工作。
下面是一些资料:
RJMCMC: Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and Bayesian model determination,PJ Green - Biometrika, 1995
stochastic geometric models: Stochastic geometry models in high-level vision, AJ Baddeley, 1993
PAMI 2010: geometric feature extraction by a multi-marked point process, florent lafarge, 2010
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-5-19 10:53
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社