Abstract-Markov Random Fields (MRF) är ett populärt verktyg i många datorseende problem och troget modellera ett brett spektrum av lokala beroenden. Men, rotade i Hammersley-Clifford teorem, de står inför allvarliga svårigheter att genomdriva den globala samstämmigheten av lösningarna utan att använda alltför hög ordning kliquer som minskar den beräkningseffektivitet av inference fasen. Med detta problem i åtanke, beskriver vi en flerskiktig (hierarkisk) arkitektur för MRFs som är baserad uteslutande i parvisa anslutningar och vanligtvis producerar globalt sammanhängande lösningar, med 1) ett lager arbetar på lokal (pixel) nivå, modellerar interaktioner mellan angränsande bildlappar; och 2) ett kompletterande lager arbetar på objekt (hypotes) nivå driver mot globalt konsekventa lösningar. Under optimeringen interagerar båda skikten in i ett jämviktstillstånd som inte bara segmenterar datan, utan också klassificerar den. Den föreslagna MRF-arkitekturen är särskilt lämplig för problem som rör biologiska data (t.ex. biometriska data), där lösningarnas resonlighet kan mätas objektivt. Som testfall, ansåg vi problemet med hår / ansiktshår segmentering och märkning, som är mjuka biometriska etiketter användbara för mänskligt erkännande i-the-wild. Vi observerade prestandanivåer nära state-of-the-art till en mycket lägre beräkningskostnad, både i segmentering och klassificering (märkning) uppgifter.
I REF föreslås en tvålagers Markov Random Field-arkitektur: ett lager fungerar på pixelnivå, medan det andra fungerar på objektnivå och vägleder algoritmen mot möjliga lösningar.
Soft Biometrics: Globally Coherent Solutions for Hair Segmentation and Style Recognition Based on Hierarchical MRFs
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}