効率的な近似を用いたマルコフ確率場

マルコフ確率場（MRFs）は、さまざまな視覚問題に使用できます。本論文では、二値クリックスポテンシャルを持つMRFsに焦点を当てており、これは一般化されたポッツモデルを形成します。このようなMRFの最大事後推定は、グラフ上の多方向最小カット問題を解くことによって得られることを示します。最小多方向カットの良好な近似を計算するための効率的なアルゴリズムを開発します。視覚対応問題は、私たちの枠組みの中でMRFとして定式化可能であり、これは実データに対して非常に有望な結果をもたらします。また、線形クリックスポテンシャルを持つMRFsにも私たちの技術を適用します。