基于马尔科夫随机场图像分割matlab源码。 基于马尔科夫随机场图像分割matlab源码。

图像分割是计算机视觉中的经典问题,在许多领域都有重要应用.由于图像信息存在不确定性,难以获得精确的分割结果,为应对图像分割中的不确定性问题,将证据理论这一不确定性建模与推理工具与马尔可夫随机场相结合,提出证据马尔可夫随机场(EMRF)模型,并基于此提出新的图像分割算法.EMRF利用证据标号场描述像素标号的含混性,以证据距离描述相邻像素间的标号关系,利用条件迭代模型(ICM)算法进行优化.实验结果表明,EMRF相较于传统马尔可夫随机场、模糊马尔可夫随机场和传统的基于证据理论的方法,能获得更好的分割效果.

条件随机场的推导和详细叙述

matlab开发-通用多分形随机场生成。生成UMF二维随机字段。模拟DEM、云、湍流场。

在“ m”乘“ n”网格上模拟静态高斯场输入： - 'm' 和 'n' 用于评估 m*n 网格上的字段； 注意协方差矩阵的大小是 m^2*n^2； -标量函数rho（h），其中“ h”是二维向量输入和 cov(X_t,Y_s)=rho(ts) 是 cov。 的函数二维平稳高斯场； 请参阅下面的参考； 输出： - 两个统计独立的字段“field1”和“field2” 在m * n网格上； - 向量 'tx' 和 'ty' 以便通过绘制场图像c（tx，ty，field1） 例子： rho=@(h)((1-h(1)^2/50^2-h(1)*h(2)/(15*50)-h(2)^2/15^2).. . *exp(-(h(1)^2/50^2+h(2)^2/15^2))); % 定义协方差函数Fixed_Gaussian_process(512,384,rho); % 不需要输出时的绘图参考： Kroe

图像分割中的马尔可夫随机场（MRF）方法综述，完整论文，比较详细

matlab开发-随机场表示方法。一维随机场的EOLE、OSE和K-L（离散、Galerkin和Nystr_m）方法的实现

命名实体识别是自然语言处理的一项关键技术. 基于深度学习的方法已被广泛应用到中文实体识别研究中. 大多数深度学习模型的预处理主要注重词和字符的特征抽取, 却忽略词上下文的语义信息, 使其无法表征一词多义, 因而实体识别性能有待进一步提高. 为解决该问题, 本文提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的研究方法. 首先通过BERT模型预处理生成基于上下文信息的词向量, 其次将训练出来的词向量输入BiLSTM-CRF模型做进一步训练处理. 实验结果表明, 该模型在MSRA语料和人民日报语料库上都达到相当不错的结果, F1值分别为94.65%和95.67%.

不好意思，本不想要分的。是马尔可夫随机场的程序，大家可以学习一下

马尔可夫随机场图像分割源码例子程序，有30多个函数