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非参数Mean Shift方法在计算机视觉中的应用
被引量：
1
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作者
何希平
《重庆工商大学学报（自然科学版）》
2010年第6期586-590,596,共6页
Mean Shift算法是一种密度梯度的无参数估计方法,是目前为止特征空间分析的最好技术之一;介绍了核密度估计技术,讨论了核函数的构建方法及窗口尺度的合理选择准则,给出了通用Mean Shift算法的原理及算法步骤;阐述了对Mean Shift图像滤...
Mean Shift算法是一种密度梯度的无参数估计方法,是目前为止特征空间分析的最好技术之一;介绍了核密度估计技术,讨论了核函数的构建方法及窗口尺度的合理选择准则,给出了通用Mean Shift算法的原理及算法步骤;阐述了对Mean Shift图像滤波与图像分割的思路;通过数据聚类实验,展示了MeanShift算法的有效性。
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关键词
Mean
SHIFT
无
参数
密度估计
滤波
分割
聚类
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职称材料
题名
非参数Mean Shift方法在计算机视觉中的应用
被引量：
1
1
作者
何希平
机构
重庆工商大学计算机科学与信息工程学院
出处
《重庆工商大学学报（自然科学版）》
2010年第6期586-590,596,共6页
基金
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ090728)
文摘
Mean Shift算法是一种密度梯度的无参数估计方法,是目前为止特征空间分析的最好技术之一;介绍了核密度估计技术,讨论了核函数的构建方法及窗口尺度的合理选择准则,给出了通用Mean Shift算法的原理及算法步骤;阐述了对Mean Shift图像滤波与图像分割的思路;通过数据聚类实验,展示了MeanShift算法的有效性。
关键词
Mean
SHIFT
无
参数
密度估计
滤波
分割
聚类
Keywords
Mean Shift
non-parametric density estimate
filter
segmentation
cluster
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非参数Mean Shift方法在计算机视觉中的应用
何希平
《重庆工商大学学报（自然科学版）》
2010
1
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