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Hidden Markov fields and Iterative Conditional Estimation
This work deals with the parameter estimation problem in hidden Markov fields .
The principal goal is the comparison of methods deriving from a recent general
procedure of estimation in the case ofhidden data, Iterative Conditional Estimation
(ICE), with some existing algorithms. The paper starts with the recall of the
importance of the hidden Markov fields estimation problem in unsupervised image
segmentation. Then we compare ICE methods with sonie existing algorithms at
different levels : principle, generality of models, difficulty of its implementation.
The Stochastic Gradient of L. Younes and the Gibbsian EM of B . Chalmond are
compared with ICE methods in some detail . The principle of ICE, différent from
principles of all existing methods, allows the conception of algorithms applicable
in a quite general framework. Furthermore, the EM formulae can be obtained by
ICE and, in this sense, it can be seen as particular ICE case .Notre étude a pour objet le problème posé par l'estimation des paramètres dans
les champs de Markov cachés . L'objectif principal en est la comparaison des
algorithmes obtenus à partir d'une méthode générale récente d'estimation dans
le cas des données cachées, dite Estimation Conditionnelle Itérative (ECI), avec
certains algorithmes existants . En premier lieu nous rappelons l'importance du
problème de l'estimation dans les champs markoviens cachés en segmentation
non supervisée d'images . Nous comparons ensuite les méthodes de type ECI avec
certains algorithmes existants . Nous discutons les différences entre les principes
régissant les différentes démarches, la généralité des modèles pouvant être traités et
les difficultés de mise en oeuvre . Nous présentons une étude comparative détaillée
avec les algorithmes Gradient Stochastique de L. Yourtes et EM Gibbsien de
B. Chalmond. Le principe de ECI, qui diffère de ceux de toutes les méthodes
existantes, permet la conception des algorithmes applicables dans un cadre
relativement général . Dans la mesure où les formules de l'algorithme EM peuvent
être obtenues par une procédure ECI particulière, il apparaît comme en étant un
cas particulier