基于进化规划的Markov随机场参数的估计

• 作者: 于剑 邵超 黄厚宽
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: Markov随机场 Gibbs分布 Gibbs抽样 进化规划
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 143-148
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4407字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2006.02.003

摘要

在应用Markov随机场作为先验模型对图像进行贝叶斯估计时,配分函数的难以计算使得对Markov随机场参数的估计存在着很大困难.为此,本文提出一种新的基于进化规划的参数估计法.该方法采用进化规划来寻求合适的参数,使得由该参数得到的生成图像和原始图像间的差异最小.该方法不仅可避免配分函数计算上的困难,而且从该参数出发还可得到最相似于(可完全吻合)原始图像的生成图像.在这一点上,该方法要明显优于以往传统的基于似然函数的参数估计法,如极大伪似然法.最终的实验结果也证实了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄厚宽	北京交通大学计算机与信息技术学院	139	2476	26.0	44.0
2	邵超	北京交通大学计算机与信息技术学院	4	98	3.0	4.0
3	于剑	北京交通大学计算机与信息技术学院	68	1099	12.0	32.0