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1.
Mean Shift算法的收敛性分析   总被引:23,自引:0,他引:23       下载免费PDF全文
文志强  蔡自兴 《软件学报》2007,18(2):205-212
作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指出其收敛到局部极大值的条件;最后,从几何上举反例分析了Mean Shift的收敛性,并进行了深入比较和讨论.这为Mean Shift算法的深入研究及应用奠定了基础.  相似文献
2.
一种更具拓扑稳定性的ISOMAP算法   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
邵超  黄厚宽  赵连伟 《软件学报》2007,18(4):869-877
ISOMAP算法能否被成功运用,很大程度上依赖于邻域大小的选取是否合适.然而,如何有效地选取合适的邻域大小,目前还是一个尚未解决的难题.根据"短路"边会途经相对的低密度区域这一特点,能够有效删除邻域图中可能存在的"短路"边,提出了P-ISOMAP(pruned-ISOMAP)算法,这极大地削弱了ISOMAP算法对邻域大小的依赖程度,从而使其更具拓扑稳定性.由于避免了邻域大小难以有效选取的问题,P-ISOMAP算法能够更容易地对数据进行可视化.实验结果很好地验证了该算法的有效性.  相似文献
3.
结合强度和边界信息的非参数前景/背景分割方法   总被引:9,自引:2,他引:7  
提出一种非参数前景背景分割方法.在将图像的强度信息与边界信息进行融合、提高运动目标检测的鲁棒性的同时,针对图像阴影区域的特性,通过阴影模型能够有效地检测阴影区域.实验结果表明该方法具有一定的实用性.  相似文献
4.
基于自适应混合高斯模型的时空背景建模   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
提出了一种基于自适应混合髙斯模型的时空背景建模方法, 有效地融合了像素在时空域上的分布信息, 改善了传统的混合髙斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点. 首先利用混合髙斯模型学习每个像素在时间域上的分布, 构造了基于像素的时间域背景模型, 在此基础上, 通过非参数密度估计方法统计每个像素邻域内表示背景的髙斯成分在空间上的分布, 构造了基于像素的空间域背景模型; 在决策层融合了基于时空背景模型的背景减除结果. 为了提高本文时空背景建模的效率, 提出了一种新的混合高斯模型髙斯成分个数的自适应选择策略, 并利用积分图实现了空间域背景模型的快速计算. 通过在不同的场景下与多个背景建模方法比较, 实验结果验证了本文算法的有效性.  相似文献
5.
基于近似密度函数的医学图像聚类分析研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对医学图像数据难以用数学模型来表述和聚类的问题,提出一种基于近似密度函数的医学图像聚类分析方法.该方法采用核密度估计模型来构造近似密度函数,利用爬山策略来提取聚类模式.基于真实的人体腹部医学图像数据集的实验结果表明,该方法可以取得较好的聚类效果.  相似文献
6.
核密度估计及其在聚类算法构造中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
经典数理统计学中的核密度估计理论是构造基于数据集密度函数聚类算法的理论基础,采用分箱近似的快速核密度函数估计方法同样为构造高效的聚类算法提供了依据.通过对核密度估计理论及其快速分箱核近似方法的讨论,给出分箱近似密度估计相对于核密度估计的均方误差界,提出基于网格数据重心的分箱核近似方法.在不改变计算复杂度的条件下,基于网格数据重心的分箱核近似密度函数计算可以有效地降低近似误差,这一思想方法对于构造高效大规模数据聚类分析算法具有指导意义.揭示了基于网格上密度函数近似的聚类算法与核密度估计理论之间的关系.  相似文献
7.
自适应核密度估计运动检测方法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
提出了一种自适应的核密度估计(Kernel density estimation, KDE)运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值克服了单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出方法的适应性和可靠性.  相似文献
8.
基于多核支持向量机的概率密度估计方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于多核支持向量机的概率密度估计方法。其基本思路是从概率密度的定义出发,利用支持向量机求解线性算子方程的方法,直接估计出密度。使用多核支持向量机取代传统的支持向量机方法来估计概率密度,从仿真结果来看,与Parzen窗方法相比,基于多核支持向量机的概率密度估计方法的精度等级与Parzen窗方法类似,同时又具有Parzen窗方法所不具备的稀疏解;与基于传统支持向量机的概率密度估计方法相比,基于多核支持向量机的概率密度估计方法具有更强的鲁棒性,并且其精度更高。  相似文献
9.
基于核密度估计的分布数据流离群点检测   总被引:3,自引:1,他引:2  
基于数据流数据的挖掘算法研究受到了越来越多的重视.针对分布式数据流环境,提出基于核密度估计的分布数据流离群点检测算法.算法将各分布节点上的数据流作为全局数据流的子集,通过分布节点与中心节点的通信,维护基于全局数据流的分布密度估计.各分布节点基于该估计对其上的分布数据流进行离群点检测,从而得到基于全局数据流的离群点集合.对节点之间的交互以及离群点检测算法的细节进行了讨论.通过实验验证了算法的适用性和有效性.  相似文献
10.
基于多尺度分析和分形的人群密度估计方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
人群的密度估计对于建筑物的设计和人群安全至关重要。论文提出了一种新的人群密度自动估计方法。对于低密度人群图像采用基于像素统计的方法,对于较高密度人群图像采用基于多尺度分析和分形的纹理分析方法,并应用支撑向量机进行人群密度等级分类。对人群图像集的实验表明,该方法较以前的方法更为准确有效。  相似文献
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