Header information is used to generate the entropy distribution. This comprises the assigning to the block a scale that maximizes a cost function. The cost function is a product of a total likelihood and a prior. ...
Because the segmentation map is expected to have contiguous regions, a prior is set on each location based on its immediate neigbourhood, which consists of nine blocks.
Erklärung: Das wird wohl eine "A-priori-Wahrscheinlichkeit" sein.
Aus der Englischen Wikipedia:
Prior probability distribution
In Bayesian statistical inference, a prior probability distribution, often called simply the prior, of an uncertain quantity p (for example, suppose p is the proportion of voters who will vote for the politician named Smith in a future election) is the probability distribution that would express one's uncertainty about p before the "data" (for example, an opinion poll) are taken into account. It is meant to attribute uncertainty rather than randomness to the uncertain quantity.
Und aus der Deutschen Wikipedia:
Die A-priori-Wahrscheinlichkeit ist in den Naturwissenschaften ein Wahrscheinlichkeitswert, der aufgrund von Vorwissen (zum Beispiel symmetrische Eigenschaften eines Würfels) gewonnen wird. A-priori-Wahrscheinlichkeiten spielen insbesondere beim Bayesschen Wahrscheinlichkeitsbegriff eine wichtige Rolle.
Erklärung: Das wird wohl eine "A-priori-Wahrscheinlichkeit" sein.
Aus der Englischen Wikipedia:
Prior probability distribution
In Bayesian statistical inference, a prior probability distribution, often called simply the prior, of an uncertain quantity p (for example, suppose p is the proportion of voters who will vote for the politician named Smith in a future election) is the probability distribution that would express one's uncertainty about p before the "data" (for example, an opinion poll) are taken into account. It is meant to attribute uncertainty rather than randomness to the uncertain quantity.
Und aus der Deutschen Wikipedia:
Die A-priori-Wahrscheinlichkeit ist in den Naturwissenschaften ein Wahrscheinlichkeitswert, der aufgrund von Vorwissen (zum Beispiel symmetrische Eigenschaften eines Würfels) gewonnen wird. A-priori-Wahrscheinlichkeiten spielen insbesondere beim Bayesschen Wahrscheinlichkeitsbegriff eine wichtige Rolle.
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