巴厘岛，纳迪亚;阿里·穆罕默德·贾法里 一种用于BSS问题的变分贝叶斯算法，其源具有隐Gauss-Markov模型。 （英语） Zbl 1172.94308号 Davies，Mike E.（编辑）等人，《独立成分分析和信号分离》。2007年9月9日至12日在英国伦敦举行的ICA 2007第七届国际会议。诉讼程序。柏林：施普林格出版社（ISBN 978-3-540-74493-1/pbk）。计算机科学课堂讲稿4666137-144（2007）。 摘要：本文提出了一种用于盲源分离（BSS）问题的变分贝叶斯（VB）估计方法，作为MCMC的替代方法。数据为（M）图像，源为（N）图像，假设这些图像分段均匀。为了确保这些特性，我们提出了一个分段高斯马尔科夫模型，用于具有隐藏分类变量的源，该分类变量由波茨马尔科夫场建模。给出了一些仿真结果来说明该方法的性能，并与用于盲源分离的其他方法（MCMC和VBICA）进行了比较。关于整个系列，请参见[Zbl 1129.94002号]. MSC公司： 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Bali}和\textit{A.Mohammad-Djafari}，莱克特。注释计算。科学。4666，137--144（2007；Zbl 1172.94308） 全文： 内政部 参考文献： [1] Miskin，J.W.：独立成分分析的集成学习，博士论文，剑桥（2000），http://www.inference.phy.cam.ac.uk/jwm1003/ [2] 阿提亚斯，H。；索拉，S。；Leen，T.K。；Muller，K.L.，图形模型的变分贝叶斯框架，神经信息处理系统进展，209-215（2000），剑桥：麻省理工学院出版社，剑桥 [3] Cheng，L。；焦，F。；舒尔曼斯，D。；Wang，S.，变量贝叶斯图像建模，第22届机器学习国际会议论文集，129-136（2005），纽约：ACM出版社，纽约·数字对象标识代码：10.1145/102351.1102368 [4] Peyrard，N.：Joseph Fourrier大学，博士论文，《空间分割的马尔可夫冠军问题的类型近似》（2001） [5] Bali，N.，Mohammad-Djafari，A.：采用复合分层高斯-马尔科夫-波茨模型的图像盲源分离平均场近似。摘自：《MaxEnt 2005年会议录》，2005年8月，第249-256页（2005）·Zbl 1446.62186号 [6] 加赫拉马尼，Z。；Beal，M.J。；Leen，T.K。；Dietterich，T。；Tresp，V.，变分贝叶斯学习的传播算法，神经信息处理系统进展，507-513（2001），剑桥：麻省理工学院出版社，剑桥 [7] Ichir，M.M.，Mohammad-Djafari，A.：利用lp先验进行盲源分离的平均场近似方法。地点：土耳其安塔利亚尤西普科（2005年9月）·Zbl 1446.62347号 [8] Choudrey，R.A.，Roberts，S.J.：具有隐马尔可夫模型源的贝叶斯ICA。In:ICA，NARA，日本（2003年4月）·Zbl 1055.68046号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。