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图像建模Markov随机场
- 图像建模Markov随机场，希望对大家有帮助，呵呵。-images Markov modeling with the airport, and I hope to be helpful, huh.
CRFall
- Kevin Murphy编写的CRF条件随机场的matlab工具包，可用于图像处理建模等。-Kevin Murphy for the preparation of the CRF with the airport Matlab tool kits Image processing can be used for modeling.
CRFTagger-1.0.tar
- 一个利用条件随机场（CRF）开发的词性标注工具包
Markov
- 马尔可夫链 & 马尔可夫随机场
MRF_imgSeg
- 有指导的马尔可夫随机场（MRF）的图像分割代码，是有指导的方式（即用鼠标框出分类样本区域）。采用OpenCV编写。
matlab_SpatialCorrelatedImage
- 生成具有空间相关性的图像。整幅图像被看作是一个离散的随机场，每个像素都是一个随机变量。对于空间相关性模拟和研究非常有用！
马尔科夫随机场和图像分析
- 马尔科夫随机场在图像分析中的应用，需要了解马尔科夫算法的同学将是最好的资料
mrfdemo
- 监督马尔可夫随机场分割方法，主程序是mrf.cpp。-supervision Markov split with the airport, the main program is mrf.cpp.
Matlab_Markov
- 图像建模Markov随机场，希望对大家有帮助，呵呵。-images Markov modeling with the airport, and I hope to be helpful, huh.
CRF2D
- CRF（条件随机场）的程序包，用于图像分析（恢复，分割），对图像进行建模-CRF (with the conditions of the airport) package for image analysis (restoration, segmentation), the image modeling
MRFimage
- 基于马尔可夫随机场的图像恢复，给出产生MRF的程序并应用于图像去噪-GMRF based on the image restoration, MRF is generated and applied to the procedures Image Denoising
CRFall
- Kevin Murphy编写的CRF条件随机场的matlab工具包，可用于图像处理建模等。-Kevin Murphy for the preparation of the CRF with the airport Matlab tool kits Image processing can be used for modeling.
handbook-4th
- 由现中科院自动化所李子清老师写的MAF随机场在图像分析中的应用，-by the Chinese Academy of Sciences Institute of Automation is a teacher-Lee wrote the MAF with the airport in image analysis applications,
face123[matlab]
- 在本设计中源于将图像看作随机场的实例,同时从信号处理的观点出发，对图像进行统计描述。通过K-L变换降低人脸特征的维数，提取人脸图像的代数特征，并排序。这样，利用代数特征的比较，可从人脸库中识别一幅人脸。-in the design of the images from the airport as with the examples, from the viewpoint of signal processing, right imag
gibusi
- 模拟随机静态场景图象的吉布斯随机场模型图象生成算法code,-simulated static random scenes with the image of the airport Gibbs model image generation algorithm code,
CRFTagger-1.0.tar
- 一个利用条件随机场（CRF）开发的词性标注工具包-Use of the conditions of a random field (CRF) development kit-of-speech tagging
Markov
- 马尔可夫链 & 马尔可夫随机场-Markov Chain
MRF_imgSeg
- 有指导的马尔可夫随机场（MRF）的图像分割代码，是有指导的方式（即用鼠标框出分类样本区域）。采用OpenCV编写。-Has guided Markov Random Field (MRF) image segmentation code, is guiding the way (that is, a classification of the box with the mouse sample region). Prepared usi
GMRF
- 马尔科夫随机场一般是离散的。当然也有连续的马尔可夫随机场，如果假设这个马尔可夫随机场定义在一个域U上面而且任意x∈U，Y(x)都是服从高斯分布的，而且两点间的covariance function K(x,y)=G(x,y)，where G是对应U的格林函数，那么这个随机场既是马尔可夫随机场，也是高斯随机场。(The Markov random field is generally discrete. Of course there a
RandomField2DCholMethod
- 基于乔列斯基分解法生成二维相关对数正态分布随机场。(Two dimensional correlated lognormal distribution random fields are generated based on the choulesky decomposition method.)