Abstract-Vi föreslår en enhetlig grafisk modell som kan representera både orsakssamband och icke-causala relationer mellan slumpmässiga variabler och tillämpa den på bildsegmenteringsproblemet. Speciellt föreslår vi först att använda villkorligt Random Field (CRF) för att modellera de rumsliga relationerna mellan bild superpixel regioner och deras mätningar. Vi introducerar sedan en multilayer Bayesian Network (BN) för att modellera de kausala beroenden som naturligt finns bland olika bildenheter, inklusive bildregioner, kanter och hörn. CRF-modellen och BN-modellen kombineras sedan systematiskt och sömlöst genom teorierna i Factor Graph för att bilda en enhetlig probabilistisk grafisk modell som fångar de komplexa relationerna mellan olika bildenheter. Med hjälp av den enhetliga grafiska modellen kan bildsegmentering utföras genom en principiell probabilistisk slutsats. Experimentella resultat på Weizmann hästdata, på VOC2006 kodata, och på MSRC2 multiclass data som visar att vårt tillvägagångssätt uppnår positiva resultat jämfört med state-of-the-art metoder samt de som använder antingen BN-modellen eller CRF-modellen ensam.
Nyligen, en enhetlig grafisk modell som kan representera både orsakssamband och noncausal samband mellan de slumpmässiga variabler föreslås i REF.
Image Segmentation with a Unified Graphical Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}