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Markov Random Fields(MRFs) 如何解决激光点云的分类提取
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Markov Random Fields假设一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候，第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关，却只与N时刻的取值有关。
激光点云的分布是一个典型的随机场，但是否具有Markov性质呢？国外那么多专家用改进的Markov Random Fields自动提取点云，似乎取得了很好的效果。典型的有Carnegie Mellon University的AMN(Associative Markov Network)和Moscow State University的NON-AMN。
https://m.sciencenet.cn/blog-474116-521167.html
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