Campo aleatorio de Markov: Explorando el poder de los campos aleatorios de Markov en visión por computadora

En el dominio de la física y la probabilidad, un campo aleatorio de Markov (MRF), una red de Markov o un modelo gráfico no dirigido es un conjunto de variables aleatorias. teniendo una propiedad de Markov descrita por un gráfico no dirigido. En otras palabras, se dice que un campo aleatorio es un campo aleatorio de Markov si satisface las propiedades de Markov. El concepto se origina en el modelo de Sherrington?Kirkpatrick.

Cómo se beneficiará

(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:

Capítulo 1: Campo aleatorio de Markov

Capítulo 2: Variable aleatoria multivariada

Capítulo 3: Modelo oculto de Markov

Capítulo 4: Red bayesiana

Capítulo 5: Modelo gráfico

Capítulo 6: Campo aleatorio

Capítulo 7: Propagación de creencias

Capítulo 8: Gráfico de factores

Capítulo 9: Campo aleatorio condicional

Capítulo 10: Teorema de Hammersley?Clifford

(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el campo aleatorio de Markov.

(III) Ejemplos del mundo real sobre el uso del campo aleatorio de Markov en muchos campos.

Para quién es este libro

Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado. entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básica para cualquier tipo de campo aleatorio de Markov.