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Filters, Random fields and Maximum entropy (FRAME) : Towards a unified theory for texture modeling

Auteur
SONG CHUN ZHU1 ; YINGNIAN WU2 ; MUMFORD, D3
[1] Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, CA 94305, United States
[2] Department of Statistics, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, United States
[3] Division of Applied Math, Brown University, Providence, RI 02912, United States
Source

International journal of computer vision. 1998, Vol 27, Num 2, pp 107-126 ; ref : 36 ref

ISSN
0920-5691
Domaine scientifique
Computer science
Editeur
Springer, Heidelberg
Pays de publication
Germany
Type de document
Article
Langue
English
Mot clé (fr)
Algorithme Analyse texture Apprentissage Chaîne Markov Entropie Etude expérimentale Extraction forme Filtrage Modélisation Performance algorithme Traitement image
Mot clé (en)
Algorithm Texture analysis Learning Markov chain Entropy Experimental study Pattern extraction Filtering Modeling Algorithm performance Image processing
Mot clé (es)
Algoritmo Análisis textura Aprendizaje Cadena Markov Entropía Estudio experimental Extracción forma Filtrado Modelización Resultado algoritmo Procesamiento imagen
Classification
Pascal
001 Sciences exactes et technologie / 001D Sciences appliquees / 001D02 Informatique; automatique theorique; systemes / 001D02A Informatique théorique / 001D02A05 Algorithmique. Calculabilité. Arithmétique ordinateur

Pascal
001 Sciences exactes et technologie / 001D Sciences appliquees / 001D02 Informatique; automatique theorique; systemes / 001D02C Intelligence artificielle / 001D02C03 Reconnaissance des formes. Traitement numérique des images. Géométrie algorithmique

Discipline
Computer science : theoretical automation and systems
Provenance
Inist-CNRS
Base de données
PASCAL
Identifiant INIST
2232025

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