Segmentering av bilder av låg kvalitet eller med saknade data är ett utmanande problem. Att integrera statistisk förhandsinformation om de former som ska segmenteras kan avsevärt förbättra segmenteringsresultaten. De flesta formbaserade segmenteringsalgoritmer optimerar en energifunktion och hittar en punktuppskattning för objektet som ska segmenteras. Detta ger inte ett mått på graden av förtroende för detta resultat, inte heller ger det en bild av andra troliga lösningar baserade på data och tidigare. Med ett statistiskt synsätt skulle hanteringen av dessa frågor innebära problemet med att karakterisera den bakre densiteten hos de former av objekt som ska segmenteras. För sådan karakterisering föreslår vi en Markov kedja Monte Carlo (MCMC) provtagningsbaserad bildsegmentering algoritm som använder statistisk form tidigare. Förutom en bättre karakterisering av problemets statistiska struktur skulle ett sådant tillvägagångssätt också ha potential att ta itu med problem med att fastna vid lokala optima, som drabbats av befintliga formbaserade segmenteringsmetoder. Vår strategi är att kunna karakterisera den bakre sannolikhetstätheten i utrymme av former genom sina prover, och att returnera flera lösningar, potentiellt från olika lägen av en multimodal sannolikhetstäthet, som skulle stöta på, t.ex., i segmentering objekt från flera formklasser. Vi presenterar lovande resultat på en mängd olika datamängder. Vi ger också en förlängning för segmentering former av objekt med delar som kan gå igenom oberoende form variationer. Denna förlängning innebär användning av lokal form tidigare på objektdelar och ger robusthet till begränsningar i form träningsdata storlek.
Nyligen, Erdil et al. REF föreslog en Markov kedja Monte Carlo metod för att generera prover från form bakre den si slipsar.
MCMC Shape Sampling for Image Segmentation with Nonparametric Shape Priors
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}