Abstrakt. I detta dokument presenterar vi ett Bayesianskt ramverk för tolkning av bilder i deras grundläggande visuella mönster. Den tolkningsalgoritm optimerar den bakre sannolikheten och ger en scenrepresentation som en "parsing graf", i en anda som liknar tolkning meningar i tal och naturligt språk. Algoritmen konstruerar parsing grafen och omkonfigurerar den dynamiskt med hjälp av en uppsättning drag, som mestadels är reversibla Markov kedjehopp. Denna beräkningsram integrerar två populära inferensmetoder-generativa (top-down) metoder och diskriminerande (bottom-up) metoder. Det förstnämnda formulerar den bakre sannolikheten i termer av generativa modeller för bilder som definieras av sannolikhetsfunktioner och tidigare. De senare beräknar diskriminativa sannolikheter baserade på en sekvens (kaskad) av bottom-up tester/filter. I vår Markov-kedjealgoritmdesign är den bakre sannolikheten, definierad av de generativa modellerna, den invarianta (mål)sannolikheten för Markov-kedjan, och de diskriminativa sannolikheterna används för att konstruera förslagsannolikheterna för att driva Markov-kedjan. Intuitivt aktiverar bottom-up diskriminativa sannolikheter uppifrån-och-ned generativa modeller. I detta papper fokuserar vi på två typer av visuella mönster-generiska visuella mönster, såsom textur och skuggning, och objektmönster inklusive mänskliga ansikten och text. Dessa typer av mönster konkurrerar och samarbetar för att förklara bilden och så bildtolkning förenar bildsegmentering, objektdetektering och igenkänning (om vi använder generiska visuella mönster först då bildtolkning kommer att motsvara bildsegmentering (Tu och Zhu, 2002. - IEEE Trans. - Vad är det? - IEEE Trans. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet Migration och inrikes frågor i enlighet med bestämmelserna i Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Vi illustrerar vår algoritm på naturliga bilder av komplexa stadsscener och visar exempel där bildsegmentering kan förbättras genom att tillåta objektspecifik kunskap att disambiguera lågnivåsegmenteringssignaler, och omvänt där objektdetektering kan förbättras genom att använda generiska visuella mönster för att förklara bort skuggor och ocklusioner.
Bildtolkning kan också tolkas som en integrerad ram för segmentering, detektion och igenkänning REF.
Image Parsing: Unifying Segmentation, Detection, and Recognition
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}