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A genetic algorithm-based segmentation of Markov random field modeled images

机译:基于遗传算法的马尔可夫随机场建模图像分割

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摘要

An unsupervised method is presented for segmenting video sequences degraded by noise. Each frame in a sequence is modeled using a Markov random field (MRF), and the energy function of each MRF is minimized by chromosomes that evolve using distributed genetic algorithms. To improve the computational efficiency, only unstable chromosomes corresponding to moving object parts are evolved. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.
机译:提出了一种无监督的方法来分割由于噪声而退化的视频序列。使用马尔可夫随机场(MRF)对序列中的每个帧进行建模,并且通过使用分布式遗传算法进化的染色体将每个MRF的能量函数最小化。为了提高计算效率,仅进化出对应于运动物体部分的不稳定染色体。实验结果表明了该方法的有效性。

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