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摘要： Markov Random Fields(MRF)是undirected graph的概率表示，下面说说它在computer vision中的应用。MRF应用在视觉中，相当于一个Labeling问题，更具体点，是通过MAP inference来确定图中每个节点的label。MRF相比其他方法的优势是：1）提供了一种principled method来对Prior knowledge建模，2）MRF可以很容易用定量的方法描述contextual information。 因此，相比其它pixel-based, 或local-based 方法，它可以考虑到环境知识的影响，如果建立的图模型得当，进而 阅读全文