Vi anser att en klass av probabilistisk grammatik för att skapa scener med flera objekt. Probabilistisk scen grammatik fångar relationer mellan objekt med hjälp av kompositionsregler som ger viktiga kontextuella signaler för inferens med tvetydiga data. Vi visar hur man representerar den distribution som definieras av en probabilistisk scen grammatik med hjälp av en faktor graf. Vi visar också hur man effektivt utför meddelande som passerar i denna faktor graf. Detta leder till en effektiv metod för slutledning med en grammatikmodell som använder trosutbredning som den underliggande beräkningsmotorn. Inferens med trosutbredning kombinerar naturligt nedifrån-och-upp-och-ned kontextuell information och leder till en robust algoritm för att samla bevis. Vi visar experiment på två olika tillämpningar för att visa hur generellt ramverket är. Det första programmet innebär att upptäcka kurvor i bullriga bilder, och vi tar itu med detta problem med hjälp av en grammatik som genererar en samling kurvor med hjälp av en första-order Markov process. Den andra applikationen omfattar lokalisering av ansikten och delar av ansikten i bilder. I detta fall använder vi en grammatik som fångar rumsliga relationer mellan de delar av ett ansikte. I båda applikationerna leder samma ramverk till robusta inferensalgoritmer som effektivt kan kombinera svag lokal information till förnuftet om en scen.
al REF föreslog en scen grammatik representation och tro spridning över faktor grafer, för att generera scener med flera objekt som uppfyller scenen grammatik.
Scene Grammars, Factor Graphs, and Belief Propagation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}