Öz-uzay daǧilihm enerjili markov rasgele alanlariyla nesne yeri saptama

Abdulkerim Çapar*, Muhittin Gökmen

*Bu çalışma için yazışmadan sorumlu yazar

Araştırma sonucu: Kitap/Rapor/Konferans Bildirisinde BölümKonferans katkısıbilirkişi

Özet

Aim of the work is detecting and segmenting objects (such as license plate or human eyes) from images with Markov Random Fields (MRFs). MRF is a region based segmentation method that works iteratively in Bayes framework and uses simulated annealing as optimization method. We focused to model the observation energy, that should be minimized, by Gaussian Distributions. Although, simple segmentation problems (such as thesholding) can be modeled by uni-variate Gaussian distributions, complex textures regions (such as license plate or human eye) need multi-dimensional distributions. We suggested to use Eigen-Density distributions to model observation energies for complex textured regions.

Tercüme edilen katkı başlığıObject detection with eigen-density energy based MRFs
Orijinal dilTürkçe
Ana bilgisayar yayını başlığıProceedings of the IEEE 13th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2005
Sayfalar707-710
Sayfa sayısı4
DOI'lar
Yayın durumuYayınlandı - 2005
EtkinlikIEEE 13th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2005 - Kayseri, Turkey
Süre: 16 May 200518 May 2005

Yayın serisi

AdıProceedings of the IEEE 13th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2005
Hacim2005

???event.eventtypes.event.conference???

???event.eventtypes.event.conference???IEEE 13th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2005
Ülke/BölgeTurkey
ŞehirKayseri
Periyot16/05/0518/05/05

Parmak izi

Öz-uzay daǧilihm enerjili markov rasgele alanlariyla nesne yeri saptama' araştırma başlıklarına git. Birlikte benzersiz bir parmak izi oluştururlar.

Alıntı Yap