Discrete Visual Perception

Abstract : Computational vision and biomedical image have made tremendous progress of the past decade. This is mostly due the development of efficient learning and inference algorithms which allow better, faster and richer modeling of visual perception tasks. Graph-based representations are among the most prominent tools to address such perception through the casting of perception as a graph optimization problem. In this paper, we briefly introduce the interest of such representations, discuss their strength and limitations and present their application to address a variety of problems in computer vision and biomedical image analysis.
Type de document :
Communication dans un congrès
International Conference on Pattern Recognition, Aug 2014, Stockholm, Sweden. IEEE, pp.1-7, 2014
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Contributeur : Paragios Nikos <>
Soumis le : mercredi 16 juillet 2014 - 20:33:52
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 17:29:19
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 novembre 2014 - 18:17:46

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Nikos Paragios, Nikos Komodakis. Discrete Visual Perception. International Conference on Pattern Recognition, Aug 2014, Stockholm, Sweden. IEEE, pp.1-7, 2014. 〈hal-01023406〉

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