2) Gaussian Markov random field
高斯马尔可夫随机场
1.
A Gaussian Markov random field is a multivariate Gaussian probabilistic model with Markov property.
高斯马尔可夫随机场模型是具有马尔可夫性质、符合多元高斯分布的概率模型。
3) Gaussian Markov Random Field Model
高斯马尔可夫模型
5) Gauss-MRF
高斯-马尔可夫随机场
1.
Classification of wood surface texture based on Gauss-MRF Model;
基于高斯-马尔可夫随机场的木材表面纹理分类(英文)
6) gauss-markov random field
高斯-马尔可夫随机场
1.
Gauss-Markov random field model takes advantage of both image intensity and spatial information imposed by Gibbs smoothness prior to the pixel labels and thus can be used to effectively in segmenting the noisy images.
高斯-马尔可夫随机场模型既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的模型,然而,Gibbs惩罚因子β的确定却一直是个难点,为获得好的分割效果,通常用多个β值人工尝试。
补充资料：高斯
| 高斯（1777～1855） Gauss，Carl Friedrich 德国数学家，天文学家，物理学家。被誉为历史上伟大的数学家之一，和阿基米德、I.牛顿并列，同享盛名。1777年4月30日生于不伦瑞克，1855年2月23日卒于格丁根。他童年时就显示出很高的才能。1792年入不伦瑞克的卡罗琳学院学习。1795年入格丁根大学，在大学的第一年发明二次互反律，第二年又得出正十七边形的尺规作图法，并给出可用尺规作出的正多边形的条件，解决了两千年来悬而未决的难题。1798年转入黑尔姆施泰特大学，翌年因证明代数基本定理而获博士学位。1807～1855年，担任格丁根大学教授兼格丁根天文台台长。
高斯的数学成就遍及各个领域，在数论、代数学、非欧几里得几何、微分几何、超几何级数、复变函数论以及椭圆函数论等方面均有一系列开创性贡献。1833年他和物理学家W.E.韦伯合作建立地磁观测台，还架设了世界上第一台有线电台。高斯长期从事数学研究并将数学应用于天文学、物理学和大地测量学等领域的研究。著述丰富，成就甚多。高斯涉足天文学始于小行星的研究。1801年，他创立三次观测决定小行星轨道的计算方法，1809年发表其计算方法。此后 ，几乎都用这个方法推算小行星轨道。在星历表计算中，他引进一组辅助量（又称为高斯常数），使求日心赤道直角坐标计算大大简化。高斯定理是物理学静电场的基本方程之一 。他还利用几何学知识研究光学系统近轴光线行为和成像，建立高斯光学。结合实验数据的推算，发展了概率统计理论和误差理论，发明最小二乘法，引入高斯误差曲线。 |
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