本节主要介绍马尔科夫的随机场模型以及其用于图像的分割算法中。基于马尔科夫的随机场（MRF）的图像分割是一种基于统计的图像分割算法，其模型参数少，空间约束性强，使用较为广泛。首先了解一下马尔科夫模型，纯粹的马尔科夫模型就是指一件事物的当前状态只与它之前的1个或者n个状态有关，而与再之前的状态没有关系，比如今天天气好坏只与昨天天气有关，而与前天乃至大前天都没有关系。符合这样的一种特性的事物认为其具有马尔...
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2015-08-06 02:02:36
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贝叶斯网络、马尔科夫随机场(MRF, Markov RandomField)和因子图都属于概念图，因此它们都归属于机器学习中的概念图模型(PGM,Probability Graphical Model).
一：定义
贝叶斯网络，又称信念网络(Belief Network, BN),
或有向无环图模型，是由一个有向无环图(DAG,Directed acyclic graphical model...
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2015-05-16 10:32:40
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1、随机过程：
描述某个空间上粒子的随机运动过程的一种方法。它是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程与其它数学分支，如微分方程、复变函数等有密切联系，是自然科学、工程科学及社会科学等领域研究随机现象的重要工具。
2、马尔科夫随机过程：
是随机过程的一种，其原始模型为马尔科夫链，由俄国数学家马尔科夫于1907年提出。其主要特征是：在已知目前状态（现在）的条件下，它未来的变化（将来）...
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2014-09-18 09:50:33
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之前自己做实验也用过MRF（Markov Random
Filed，马尔科夫随机场），基本原理理解，但是很多细节的地方都不求甚解。恰好趁学习PGM的时间，整理一下在机器视觉与图像分析领域的MRF的相关知识。
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2014-04-29 09:34:46
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