【摘 要】
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贝叶斯信息传递(Bayesian Belief Propagation)是用来求解概率图模型概率推断问题的重要算法.在无环的网络中,它是可以得到严格证明的.在有环的网络中,很多实验表明信息传递
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贝叶斯信息传递(Bayesian Belief Propagation)是用来求解概率图模型概率推断问题的重要算法.在无环的网络中,它是可以得到严格证明的.在有环的网络中,很多实验表明信息传递算法也能得到非常好的结果.论文介绍了信息传递算法的相关理论,并研究了它在几个计算机视觉问题中的应用.论文的主要工作有:①第一章的主要内容是信息传递算法相关的基本理论:图论、概率图模型、马尔可夫网络中的信息传递算法.文章还概述了关于信息传递算法的一些最新研究进展,以及信息传递算法在计算机视觉中现有的应用.②第二章研究了基于背景减除的运动检测问题.基于背景减除的运动检测的难点不仅在于减除本身,更在于背景模型的维持.论文首先综述并比较了现有的背景模型,然后描述了一种新的背景模型.③第三章研究了动态场景的深度恢复问题,也就是说从动态场景的几个同步图象序列中计算每一时刻的场景深度.④第四章中,为了提高虹膜识别系统的识别效果,论文针对虹膜识别提出了一种新的基于学习的图像增强方法.
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