I de flesta fall när information ska extraheras från en bild, finns det tidigare tillgängliga på tillståndet i världen och därför på de detaljerade mätningar som kommer att erhållas. Medan sådana föregångare ofta kombineras med de faktiska mätningarna via Bayes' regel för att beräkna bakre sannolikhetsfördelningar på modellparametrar, har deras extra värde för att styra effektiv bildbehandling nästan alltid förbisetts. Talare talar om för oss var vi ska leta efter information i en bild, hur mycket beräkningsansträngning vi kan förvänta oss att spendera för att extrahera den, och om hur mycket nytta för uppgiften i handen det är sannolikt att vara. Sådana överväganden är av betydelse i alla praktiska realtidsseende system, där de bearbetningsresurser som finns tillgängliga vid varje ram i en sekvens är strikt begränsade - och det är exakt i hög bildhastighet system som spårare där starka tidigare är mest sannolikt att vara tillgängliga. I detta dokument använder vi Shannon informationsteori för att analysera det grundläggande värdet av mätningar med hjälp av ömsesidiga informationsresultat i absoluta enheter av bitar, särskilt tittar på det överväldigande fallet där osäkerhet kan karakteriseras av Gaussiska sannolikhetsfördelningar. Vi jämför sedan dessa mätvärden med beräkningskostnaden för den bildbehandling som krävs för att erhålla dem. Denna teori lägger en fast grund för första gången principer för "aktiv sökning" för effektiv guidad bildbehandling, där kandidatfunktioner av möjligen olika typer kan jämföras och väljas automatiskt för mätning.
I motsats till detta, Davison REF analyserar ömsesidig information, särskilt när det gäller Gaussiska sannolikhetsfördelningar, för att styra bildbehandling.
Active search for real-time vision
{'venue': "Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1", 'journal': "Tenth IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV'05) Volume 1", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}