Modelling Distributed Priors by Gibbs Random Fields of Second Order

Abstract

Проведен анализ потенциалов гиббсовских случайных полей для моделирования априорных вероятностных характеристик формы объекта. Показано, что при помощи этих полей второго порядка можно описывать как простые формы, так и пространственные отношения между ними, что позволяет распознавать сложные формы как сочетания более простых.

The potentials of Gibbs random fields are analyzed for the shape prior modeling. It is shown that the expressive power of second order GRFs is already sufficient to express simple shapes and spatial relations between them simultaneously. This allows to recognize complex shapes as spatial compositions of simple parts.

Проведено аналіз потенціалів гібсовських випадкових полів для моделювання апріорних ймовірнісних характеристик форми об’єкту. Показано, що завдяки цим полям другого порядку можна описувати як прості форми, так і просторові відношення між ними, що дозволяє розпізнавати складні форми як композицію більш простих.