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librjmcmc

Reversible-Jump Markov Chain Monte Carlo

mercredi 9 janvier 2013, par Mathieu Bredif

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La librjmcmc est une bibliothèque d’optimisation stochastique développée par le laboratoire de recherche MATIS de l’IGN. Initialement développée pour la recherche d’objets dans les images, elle est maintenant générique et permet de détecter n’importe quel type d’objet. Elle ne dépend que des bibliothèques BOOST et de GilViewer. Pour une utilisation en recherche, la licence est du LGPL.

Pour plus de renseignement, rendez-vous sur le site du projet.

The librjmcmc is a generic C++ library designed to be both heavily optimized and highly modular. It currently focuses on (multi-) Marked Point Processes [Lieshout2000] in both sampling and optimization contexts. When direct sampling of the Marked Point Process is not possible, as when its probability density function (pdf) is not samplable and not normalized, the Reversible-Jump Markov Chain Monte Carlo algorithm only requires the evaluation (up to a multiplicative constant) of this pdf to produce a Markov Chain which stationnary pdf is the desired one. Coupled with simulated annealing, the Reversible-Jump Markov Chain Monte Carlo framework enables the stochastic minimization of a large class of energies.

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Interface graphique

librjmcmc

Licence :
CeCILL-B
Catégorie :
Image
Type de logiciel :
Bibliothèque
Langage :
C/C++
Site internet :
librjmcmc
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