Комментарии 13
Просто супер! Никогда не думал, что сданные в прошлом семестре марковские цепи где-то используются :-)
Ничего ж себе!!!
Это ж что за препод, который не сказал где ни используются? Еще как используются, а сегодня так и подавно с ростом популярности систем самообучения и распознавания изображений и тд уже в реальном времени.
Это ж что за препод, который не сказал где ни используются? Еще как используются, а сегодня так и подавно с ростом популярности систем самообучения и распознавания изображений и тд уже в реальном времени.
неудачный вам преподаватель видно попался, если даже не рассказал, где используется предмет… печально.
Сдаётся мне, кто-то путает Markov chain и Markov random field.
Серьезная статья, мы на лабах по комп. графике в свое время по проще задачки решали, всего то находили на картинках примитивы (круг, квадрат, треугольник).
Вот они Математические Основы Теории Прогнозирования!!!
Если честно — не понимал смысл всей этой математической кухни для обработки изображений, пока не наткнулся на радиолокацию. Для изображений достаточно прочувствовать такие базовые понятия, как «функция правдоподобия», «критерий Неймана-Пирса», «статистическая зависимость» — всё становится просто и понятно, а построение алгоритмов по их обработке будет интуитивным.
А вот в радиолокации всё это не так: там интуиция не работает, мозг сходит с ума и единственный способ что-то сделать — это пробиваться через все эти формулы))
А вот в радиолокации всё это не так: там интуиция не работает, мозг сходит с ума и единственный способ что-то сделать — это пробиваться через все эти формулы))
"...«ising prior» (к сожалению, русский эквивалент установить не удалось — кто знает, подскажите)..." — это априорная вероятность Изинга. В честь Эрнста Изинга, поэтому писать нужно с заглавной буквы. Есть ещё априорная вероятность Джеффри, например.
Ловкость рук, и никакого мошенничества, как говорится.
А еще лекцию Carsten Rother можно найти тут
А еще лекцию Carsten Rother можно найти тут
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Марковские сети (MRF) на примере «умной» сегментации