Simply applying the methods describ

Simply applying the methods described in [7], which were
designed for a single image, requires choosing an additional set of
parameters per modality, which would be too cumbersome. Here
we adopt a semisupervised Bayesian approach that estimates for
each pixel a posterior probability of belonging to the “crack” category
given a large set of feature vectors extracted over all modalities.
These feature vectors are obtained by processing each image
modality with a number of different filters, commonly used in
image processing, ranging from morphological filters to multiorientation
filter banks, as described in [8]. The resulting feature vectors,
hereafter denoted as categorical predictors, or predictors for
short, are quantized into an experimentally chosen number of
bins. Let X1, ..., Xp denote p predictors at a given pixel location,
and let Y denote a hidden random variable, taking values
y ! {0,1}, where the label “1” denotes a crack pixel and “0” a
noncrack pixel. The conditional probability P(Y | X1,f, Xp) is a
d1 #f# dp dimensional tensor, with d j the number of quantization
bins of the jth predictor X j .

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพียงแค่ใช้วิธีการอธิบายไว้ใน [7], ซึ่งได้มารูปเดียว ต้องเลือกชุดเพิ่มเติมพารามิเตอร์ต่อ modality ซึ่งจะยุ่งยากเกินไป ที่นี่เราใช้วิธีทฤษฎี semisupervised ที่ประเมินสำหรับแต่ละพิกเซลที่หลังน่าเป็นประเภท "ถอด"กำหนดให้เวกเตอร์คุณลักษณะแยกผ่าน modalities ทั้งหมดชุดใหญ่เวกเตอร์ของคุณลักษณะเหล่านี้จะได้รับ โดยการประมวลผลแต่ละภาพmodality กับจำนวนของตัวกรองต่าง ๆ มักใช้ในรูปภาพประมวลผล ตั้งแต่กรองสัณฐาน multiorientationกรองข้อมูลธนาคาร ตามที่อธิบายไว้ใน [8] เวกเตอร์ผลของคุณลักษณะโดยสามารถบุเป็น predictors แน่ชัด หรือ predictors สำหรับระยะสั้น มี quantized เป็นเลข experimentally ท่านช่องเก็บ ให้ x1,..., Xp แสดง predictors p ที่ตำแหน่งกำหนดพิกเซลและให้ Y แสดงการซ่อนตัวแปรสุ่ม การค่าy { 0,1 } ที่ป้าย "1" หมายถึงพิกเซลแตกและ "0" เป็นเซล noncrack มีเงื่อนไขความน่าเป็น P(Y | X 1, f, Xp) จะเป็นง 1 #f # dp มิติ tensor กับ j d จำนวน quantizationช่องเก็บของเจ predictor X jth

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพียงแค่ใช้วิธีการที่อธิบายไว้ใน [7] ซึ่งได้รับการออกแบบมาสำหรับภาพเดียวที่ต้องเลือกชุดที่เพิ่มขึ้นของค่าพารามิเตอร์ต่อกิริยาซึ่งจะยุ่งยากเกินไป ที่นี่เรานำมาใช้วิธีการแบบเบย์ semisupervised ที่ประมาณการสำหรับแต่ละพิกเซลความน่าจะเป็นหลังของที่เป็นของ"แตก" หมวดหมู่ที่กำหนดชุดใหญ่ของเวกเตอร์คุณลักษณะสกัดมากกว่ารังสีทั้งหมด. เวกเตอร์คุณลักษณะเหล่านี้จะได้รับโดยการประมวลผลภาพแต่ละภาพกิริยากับจำนวนของที่แตกต่างกันตัวกรองที่ใช้ในการประมวลผลภาพตั้งแต่การกรองก้าน multiorientation ธนาคารกรองตามที่อธิบายใน [8] ผลเวกเตอร์ที่มีคุณลักษณะดังกล่าวต่อจากนี้เป็นเด็ดขาดทำนายหรือพยากรณ์สำหรับระยะสั้นจะquantized เป็นจำนวนที่เลือกทดลองของถังขยะ ให้ X1, ... , Xp แสดงพยากรณ์ p ที่ตั้งของพิกเซลที่กำหนดและให้Y หมายถึงตัวแปรสุ่มซ่อนการค่าy ที่! {0,1} ที่ฉลาก "1" หมายถึงพิกเซลแตกและ "0" ซึ่งเป็นพิกเซลnoncrack ความน่าจะเป็นเงื่อนไข P (Y | X1, F, Xp) เป็นd1 # F # DP เมตริกซ์มิติกับ dj จำนวน quantization ถังขยะของทำนาย jth X ญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพียงแค่ใช้วิธีการที่อธิบายไว้ใน [ 7 ] ซึ่ง
ออกแบบเป็นภาพเดียว ต้องเลือกการตั้งค่าเพิ่มเติมของ
พารามิเตอร์ต่อกิริยาซึ่งจะยุ่งยากเกินไป ที่นี่
เรา adopt semisupervised คชกรรมวิธีการประมาณการสำหรับ
แต่ละพิกเซลน่าจะเป็นด้านหลังเป็นของ " ร้าว " ประเภท
ให้ชุดใหญ่ของคุณลักษณะเวกเตอร์สกัดทุกรูปแบบ .
เวกเตอร์คุณลักษณะเหล่านี้จะได้รับโดยการประมวลผลแต่ละภาพ
กิริยา ด้วยหมายเลขของตัวกรองที่แตกต่างกันที่ใช้กันทั่วไปใน
ประมวลภาพตั้งแต่กรองทางธนาคารกรอง multiorientation
ตามที่อธิบายไว้ใน [ 8 ] ผลเวกเตอร์คุณลักษณะ
ต่อจากนี้กล่าวคือปัจจัยเด็ดขาด หรือพยากรณ์
สั้น , ที่แน่นอนในการทดลองเลือกจำนวน
ถังขยะ . ให้ x1 ,. . . . . . . , XP แสดง P ตัวที่ให้พิกเซลสถานที่
ให้ Y แสดงซ่อนสุ่มตัวแปรรับค่า
Y ! { 0.1 } ที่ป้าย " 1 " หมายถึงแตกพิกเซล และ " 0 "
noncrack พิกเซล เงื่อนไขความน่าจะเป็น P ( Y | x1 F , XP ) เป็น#
D1 F # DP มิติเมตริกซ์กับ D J จำนวน quantization
ถังขยะของ jth ตัวแปร x J .