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| Mean Shift自适应步长的改进 | |
| 引用本文： | 黄家祥,李绍滋,成运,张帆. Mean Shift自适应步长的改进[J]. 厦门大学学报(自然科学版), 2009, 48(2) |
| 作者姓名： | 黄家祥 李绍滋 成运 张帆 |
| 作者单位： | 1. 厦门大学信息科学与技术学院,福建,厦门,361005 2. 湖南人文科技学院通信与控制工程系,湖南,娄底,417000 3. 华北水利水电学院信息工程学院,河南,郑州,450011 |
| 摘 要： | Mean shift算法是一种广泛应用于计算机视觉、模式识别等领域的统计迭代算法,它使每一个点"漂移"到密度函数的局部极大值点,均值漂移的方向就是梯度方向,因此,漂移序列总是向着函数值增加最快的方向移动,并且每次移动的步长大小具有自适应性.本文研究了Mean Shift算法移动步长的自适应性,对其进行改进,使其能够通过参数的适当调整得到优于原Mean Shift算法的收敛速度,并从理论上证明了改进的Mean Shift算法能够收敛.本文的实验也进一步验证了改进的Mean Shift算法的收敛性,并对比了改进前后的Mean Shift算法的收敛速度. |
| 关 键 词： | Mean shift算法 自适应性 收敛性 收敛速度 |
Improvement of Adaptive of Mean Shift Algorithm |
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| HUANG Jia-xiang,LI Shao-zi,CHENG Yun,ZHANG Fan. Improvement of Adaptive of Mean Shift Algorithm[J]. Journal of Xiamen University(Natural Science), 2009, 48(2) | |
| Authors: | HUANG Jia-xiang LI Shao-zi CHENG Yun ZHANG Fan |
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