Bildanalys som producerar en bildliknande uppsättning symboliska eller numeriska element (såsom kantfynd eller djupkartarekonstruktion) kan formuleras som ett märkningsproblem där varje element ska tilldelas en etikett från en diskret eller kontinuerlig etikettuppsättning. Denna formulering lämpar sig för algoritmer, baserade på Bayesian sannolikhetsteori, som stöder kombinationen av olika källor av information, inklusive förkunskaper. I det tillvägagångssätt som beskrivs här, lokala visuella observationer för varje enhet som ska märkas (t.ex. kantplatser, pixcls, element i en djup array) avkastning märkning sannolikheter. Sannolikheterna från flera källor kombineras konsekvent i abstraktion-hierarkiska etikettstrukturer med hjälp av en ny, beräkningsmässigt enkel procedur. De resulterande märkesannolikheterna kombineras med en priori rumslig kunskap kodad i ett Markov slumpmässigt fält (MRF). Från de tidigare sannolikheterna och de bevisberoende kombinerade sannolikheterna, härleds en efterhandsdistribution av märkningarna med Bayes' teorem. En ny inferensmetod, Högsta Förtroende Första (HCF) uppskattning, används för att härleda en unik märkning från en posteriori distribution som överensstämmer med både förkunskaper och bevis. HCF jämför gynnsamt med tidigare tekniker, alla likvärdiga med någon form av energiminimering eller optimering, för att hitta en bra MRF-märkning. HCF är beräkningseffektiv och förutsägbar och ger bättre svar (lägre energier) samtidigt som den uppvisar graciös nedbrytning under buller och minst engagemang under felaktiga modeller. Tekniken generaliserar till högre nivå synproblem och andra domäner, och demonstreras på problem med intensitet kantdetektion och ytdjup rekonstruktion. Vi föreslår ett matematiskt ramverk, datastrukturer och algoritmer för att konsekvent kombinera olika källor av visuell information (observation och tidigare) till en raster representation av scenen. Representationen kan innehålla både symbolisk (segmentering) och kvantitativ (rekonstruktions) information. Beräkningen är formulerad som ett märkningsproblem: för varje bildplats (plats) hitta lämplig egenskap eller etikett (såsom djup, eller om det är en objektgräns) som beskriver motsvarande del av scenen. Arbetet innefattar representation av kunskap, resonemangsförfaranden för att kombinera skilda kunskapskroppar och metoder för att härleda scenegenskaper från tillgänglig kunskap. Vi har framgångsrikt tillämpat ramen på två fall av märkning av problemgränsöverskridande upptäckt från strålningsdata och ytrekonstruktion från strålnings- och områdesdata. I dokumentet behandlas följande frågor. (1) Hur man integrerar multimodala visuella data i ett hierarkiskt strukturerat hypotesutrymme. (2) Hur man införlivar en rumslig kunskap på förhand med visuella observationer. (3) Hur man beräknar den optimala lösningen med en icke konvex sannolikhetsfördelning i efterhand av de möjliga lösningarna. (4) Hur man samtidigt rekonstruerar och segmenterar ytorna i en tredimensionell scen med hjälp av glesa djupmätningar och intensitetsobservationer. De svar vi föreslår på de fyra frågorna är följande: 1. Ett beräkningsmässigt enkelt, probabilistiskt motiverat förfarande som ger en konsekvent och sammanhängande integrering av tidiga visuella observationer med hierarkiskt strukturerade märkningsträd.
Chou och Brown REF använde högsta förtroende först (HCF) för att dra slutsatsen en unik märkning från efterhandsdistributionen som överensstämmer med både förkunskaper och bevis.
The theory and practice of Bayesian image labeling
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}