Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Unified Framework for Semiring-Based Arc Consistency and Relaxation Labeling

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03134580" target="_blank" >RIV/68407700:21230/07:03134580 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Unified Framework for Semiring-Based Arc Consistency and Relaxation Labeling

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Constraint Satisfaction Problem (CSP), including its soft modifications, is ubiquitous in artificial intelligence and related fields. In computer vision and pattern recognition, the crisp CSP is more known as the consistent labeling problem and certain soft CSPs as certain inference problems in Markov Random Fields. Many soft CSPs can be seen as special cases of the semiring-based CSP (SCSP), using two abstract operations that form a semiring. A fundamental concept to tackle the CSP, as well as the SCSPs with idempotent semiring multiplication, are arc consistency algorithms, also known as relaxation labeling. Attempts have been made to generalize arc consistency for soft CSPs with non-idempotent semiring multiplication. We achieve such generalizationby generalizing max-sum diffusion of Kovalevsky and Koval, used to decrease Schlesinger's upper bound on the max-sum CSP. We formulate the proposed generalized arc consistency in the semiring framework.

  • Název v anglickém jazyce

    Unified Framework for Semiring-Based Arc Consistency and Relaxation Labeling

  • Popis výsledku anglicky

    Constraint Satisfaction Problem (CSP), including its soft modifications, is ubiquitous in artificial intelligence and related fields. In computer vision and pattern recognition, the crisp CSP is more known as the consistent labeling problem and certain soft CSPs as certain inference problems in Markov Random Fields. Many soft CSPs can be seen as special cases of the semiring-based CSP (SCSP), using two abstract operations that form a semiring. A fundamental concept to tackle the CSP, as well as the SCSPs with idempotent semiring multiplication, are arc consistency algorithms, also known as relaxation labeling. Attempts have been made to generalize arc consistency for soft CSPs with non-idempotent semiring multiplication. We achieve such generalizationby generalizing max-sum diffusion of Kovalevsky and Koval, used to decrease Schlesinger's upper bound on the max-sum CSP. We formulate the proposed generalized arc consistency in the semiring framework.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    R - Projekt Ramcoveho programu EK

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2007

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    CVWW 2007: Proceedings of the 12th Computer Vision Winter Workshop

  • ISBN

    978-3-902465-60-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Verlag der Technischen Universität Graz

  • Místo vydání

    Graz

  • Místo konání akce

    St. Lambrecht

  • Datum konání akce

    6. 2. 2007

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku