Belief Propagtion在计算机视觉视觉中有相当广泛的应用，当然这一切离不开MRF、CRF等图模型的使用。
很多视觉问题可以表述成一个能量函数的形式，例如，图像的语义分割或者叫做image parsing问题可以表述成一个能量函数的形式：E(f)=∑ p∈P D p (f p )+∑ (p,q)∈N W(f p ,f q ) \begin{equation}
E(f)=\sum_{p\i...
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2015-05-09 01:20:49
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技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。上解上一篇RBM（一）基本概念，本篇记叙一下RBM的模型结构，以及RBM的目标函数（能量函数），通过这篇就可以了解RBM到底是要求解什么问题。在下一篇（三）中将具体描述RBM的训练/求解方法，包括Gibbs sampling和对比...
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2015-04-17 08:27:04
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尝试为场加入PD控制在之前的模拟中，需要最小化一个能量函数H。这样做的原因是，由理想约束的特性（约束反力垂直于虚位移），对于不含体积蒙皮的情况，可以推出对于表面点，有J^T * Σfs = 0对于内部点，有Σfn = 0而对于体积蒙皮的情况，对于表面点，仍有J^T * Σfs = 0对于内部点，有J...
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2015-03-28 20:27:17
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利用图分割算法对图片进行分割是目前比较流行的算法之一。利用这种方法对图片进行分割时需要对相应的能量函数进行最小值搜索，当能量函数在定义域中属于凸函数时利用梯度下降法、EM等经典算法可以得到唯一的极值解，该解便是全局最小解。但是对于能量函数在定义域中不是凸函数，利用上面的经典算法很容易陷入局部极小值问题，从而很难得到理想效果。虽然采用模拟退火方法可以减轻陷入局部极小值可能性，但是这并不是最优的解法。...
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2015-01-19 19:14:47
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一、CNN的原理1、CNN的思想： （1）借鉴了hopfield神经网络和CA a、hopfield的非线性动力学（主要是用于优化问题，比如旅行商问题等NP问题），Hopfield的能量函数的概念，Hopfield解决了模拟电路的实现问题 b、CA细胞自动机，局部连接的时间和空间都离散的动力学系统，...
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2014-09-09 17:51:19
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在本文中，我们表达了一个新的变化的框架对于几何活动轮廓，它迫使水平集函数接近于一个符号距离函数，并且因此完全的排除了代价性的重新初始化的过程。我们的变化的构架由一个内部能量项，它惩罚了来自符号距离函数的水平集函数的偏离，还有一个外部能量项，它可以驱动零水平向着预想的图像特征运动，比如目标边界。水平集函数结果的演变是梯度流，它最小化了整个的能量函数。提出的变化的水平集构架有三个主要的优点比起传统的水平集构架。首先，可以用一个明显的更大的时间步骤去进行数值性的解决演变的偏微分方程。，因此加速了曲线演化。第二，水...
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2014-07-25 11:23:51
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V={v1,v2,...,vL}是边界上的点。其中vi=(xi,yi).能量函数：内部能量函数：Eint(vi)是依赖于轮廓形状的能量函数。推动主动轮廓形状的改变并保持轮廓上点间的距离。Econ：连续能量（切向力），迫使不封闭的曲线变成直线而封闭的曲线变成圆环。Ebal ：膨胀能量（法向力），强制轮...
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2014-07-22 00:29:36
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背景 我要说的优化不是软件开发中的优化（降低空间和时间复杂度），而是一种意义更普遍的优化算法，是已知问题模型，如何寻找最优解的方法，已知能量函数（也叫代价函数）求全局最小值，恰如图中所示。优化算法是如此的普遍，机器学习中的线性回归，计算机视觉中的特征匹配，立体视觉和三维重建。又是如此的种类繁多，局部...
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2014-07-16 23:00:09
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