[s19] Markovzufallsfelder (Schmid)

Termine und Personen:

Inhalt

• Markovzufallsfelder (engl. Markov Random Fields, MRF) sind statistische Modelle, die sowohl in der Bildanalyse als auch in der räumlichen Statistik Anwendung finden. MRF haben eine elegante und einfache theoretische Struktur und erlauben dadurch mannigfaltige Anpassungen.
• Inhalt der Vorlesung sind die Grundlagen von MRF sowie die beiden wichtigsten Spezialfälle: die Gauss-MRF und das Ising-Modell und deren Erweiterungen. Ein Schwerpunkt liegt in der Anwendung der Modelle auf räumliche Daten, z.B. im Disease Mapping, und auf Bilddaten, z.B. zur Segmentierung. Dazu werden auch latente MRF in hierarchischen Modellen besprochen. 

Zielgruppe

• Master Statistik, Biostatistik, Statistik WiSo, Data Science

Prüfung und Anerkennung

Folgende Möglichkeiten zur Erbringung einer Prüfungsleistung bestehen:

• Mündliche Prüfung (3 ECTS) und/oder
• Hausarbeit (3 ECTS)

Die Prüfungsleistung kann angerechnet werden als

• Räumliche Statistik (6 ECTS)
• Bioimaging (3 ECTS)
• Ausgewählte Gebiete ... (3 oder 6 ECTS)

Einschreibeschlüssel

• Der Einschreibeschlüssel lautet: "MRF19"