Trosutbredning över parvis anslutna Markov slumpmässiga fält har blivit en allmänt använd metod, och har framgångsrikt tillämpats på flera viktiga datorseende problem. Parvisa interaktioner är dock ofta otillräckliga för att fånga den fullständiga statistiken över problemet. Högre ordningsinteraktioner krävs ibland. Tyvärr är komplexiteten i trosförökning exponentiellt i storleken på den största klicken. I detta dokument introducerar vi en ny teknik för att beräkna tro sprida budskap i tid linjär med avseende på klickstorlek för en stor klass av potentiella funktioner över real-värderade variabler. Vi diskuterar hur denna teknik kan generaliseras till ännu bredare klasser av potentiella funktioner på olika effektivitetsnivåer. Vi utvecklar också en form av icke-parametrisk trosrepresentation speciellt utformad för att ta itu med frågor som är gemensamma för nätverk med högre ordning och även för användningen av garanterade-konvergenta former av trosförökning. För att illustrera dessa tekniker, utför vi effektiv slutledning i grafiska modeller där den rumsliga före naturliga bilder fångas av 2 Â 2 cliques. Detta tillvägagångssätt visar på betydande förbättringar jämfört med de gemensamt använda parvis anslutna modellerna, och kan gynna en mängd olika tillämpningar som använder trosutbredning för att härleda bilder eller avståndsbilder, inklusive stereo, form-från-formning, bildbaserad rendering, segmentering och matning.
Efter detta visade Potz REF hur trosförökning effektivt kan utföras i grafiska modeller som innehåller måttligt stora klichéer.
Efficient Belief Propagation for Higher-Order Cliques Using Linear Constraint Nodes
{'venue': 'COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}