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This study addresses the problem of choosing the most suitable probabilistic model selection criterion for unsupervised learning
of visual context of a dynamic scene using mixture models. A rectified Bayesian Information Criterion (BICr) and a Completed
Likelihood Akaike’s Information Criterion (CL-AIC) are formulated to estimate the optimal model order (complexity) for a given
visual scene. Both criteria are designed to overcome poor model selection by existing popular criteria when the data sample
size varies from small to large and the true mixture distribution kernel functions differ from the assumed ones. Extensive
experiments on learning visual context for dynamic scene modelling are carried out to demonstrate the effectiveness of BICr
and CL-AIC, compared to that of existing popular model selection criteria including BIC, AIC and Integrated Completed Likelihood
(ICL). Our study suggests that for learning visual context using a mixture model, BICr is the most appropriate criterion given
sparse data, while CL-AIC should be chosen given moderate or large data sample sizes. 相似文献
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短波广播能够实现远距离和大范围的覆盖,至今仍是进行地区性、全国性及国际性广播覆盖的最好手段之一。ITU在2001年4月批准的1514建议书《30MHz以下广播频段的数字声音广播系统》,正式确定了DRM系统为全球统一的数字广播系统。在短波广播由模拟向数字化过渡的进程中,如何解决短波广播频谱短缺的问题,本文根据国家相关的频谱监测和国际短波频率协调的情况,对短波广播中4~10MHz频谱的扩展可行性进行初步分析。 相似文献
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