文獻閱讀005 精讀

2022-07-28 07:00:20 字數 3069 閱讀 1464

畫像合成方法:mrf(markov random fields)

缺點:不能合成新的sketch patches,因為它是從training sketch patches 選出最好的乙個sketch patch,因此並不能很好地表達出目標的特徵,尤其是對於眼睛、嘴巴和其他細節。

優化問題為np-hard,bp(belief propagation)演算法也不能保證得到最優解。

提出方法:

mwf(markov weight fields),在mrf的基礎上,不是選出乙個代表性sketch patch,而是利用training sketch patches 合成乙個新的sketch patch。而且,可以將問題轉化為convex quadratic programming(凸二次優化問題,qp問題),使其可解。

cdm(cascade decomposition method),當qp問題規模很大時,不能用現有的演算法進行優化,因此提出了cdm方法,將大規模的qp問題分解為小規模的條件獨立的qp問題,每乙個小規模的qp問題都可以用現有的演算法優化,且可以平行計算。

sketch 一般有兩種:profile(輪廓) 和 shading,後者效果更佳。

發展:直接從training photos(沒有分塊)提取特徵,線性合成sketch

缺點:photo 和 sketch 為兩種類別的圖,難以建立合適的線性關係。

考慮非線性的關係,進行分塊。文獻閱讀003【精讀】

缺點:由於每個sketch patch都是獨立合成的(雖然有部分重疊),使其對於大規模的複雜的patches的合成效果明顯降低。

考慮大規模的結構,mrf:對target photo 分塊,對於每乙個patch,從training sketch patches選出最佳的sketch patch,使其後驗概率最大化。

缺點:如introduction所說,不是合成新的sketch patches,np-hard問題。

基於上面的mrf,先對臉部組成部分引入特定的形狀,然後用sift特徵來表示photo和sketch的每個patch。

該方法對光線的改變和姿勢的變換有很強的魯棒性,但是3的缺點還沒有解決。

本**的方法:mwf,針對3的缺點。

large scale qp problems在計算機視覺有著很重要的應用和研究地位,最常用的方法為:分解成小規模的子問題。本**提出基於馬爾可夫特點的cdm方法。

聯合概率:

ti表示test photo patch的向量l-vector(l=l²,l為 patch長和寬)

wi表示從training data提取出來的向量k-vector

pi表示從training photo patches提取出來的向量k-vector,

pi的元素,即pi,k表示第k個候選的patch:l-vector

(i, j) ∈ ξ 表示相鄰結點

o_i,k^j 表示i,j之間的第k個候選patch的重疊面積

i=1,...,n

k=1,...,k

對於φ,ti與σwi,kpi,k越接近,說明擬合越好,此時φ越接近1,符合邏輯。

對於ψ,是基於馬爾科夫性,僅考慮相鄰兩個結點(i,j)的相關性。

後驗概率:

最大化後驗概率,等價於最小化如下的損失函式:

即,式(2),(3)的指數部分的相反數。

將其轉化為qp問題(二次規劃):

v其實是個常量,可以忽略。我們可以加上約束條件:σ_k(wi,k)=1,wi,k>=0,即對wi歸一化。

這裡的a和b是對w歸一化約束的矩陣和向量。

對於(10)的目標函式,由於w的維度太大(變數達到19000),沒有合適的現成的優化演算法。因此我們提出cdm,對w降維(使問題規模縮小為單個wi)。

我們對引數進行劃分,

目標函式變成:

如何劃分呢?

i(p,q)表示p行q列,這裡就是要把相鄰結點分開,這樣,根據馬爾科夫性,wb內的結點相互獨立,就可以因子分解為wi(k-vector)。因此,目標函式可以分解為子問題:

wia是wi的相鄰結點(4個),qii,qia,hi,ai是q,h,a的分解因子。

演算法:

step1 , step2可以並行執行,實驗結果發現一般10次以內就會收斂。

初步:patch size = 20x20

mwf方法合成sketch 即按algorithm1擬合出w。

優化:patch size = 10x10

k=10

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