什么是Mean Shift? 计算工具： 根据一组数据样本，找到能够反映数据在高维特征空间分布的概率密 度函数(PDF)的模型集合 特征空间的PDF ·颜色空间 hetric ·尺度空间 mation ·任何可构建的特征空间 Discrete PDF Representation Data Non-parametric Density GRADIENT Estimation (Mean Shift) PDF Analysis
什么是Mean Shift ? Non-parametric Density Estimation Non-parametric Density GRADIENT Estimation (Mean Shift) Data Discrete PDF Representation PDF Analysis 计算工具: 根据一组数据样本,找到能够反映数据在高维特征空间分布的概率密 度函数(PDF)的模型集合 特征空间的PDF • 颜色空间 • 尺度空间 • 任何可构建的特征空间 • …
非参数化的概率密度估计 假设：采样得到的数据点集服从一个隐含的概率密度函数(PDF) 由数据点集的密度 可以计算得到PDF的值 假设隐含的PDF 真实数据点集
非参数化的概率密度估计 假设: 采样得到的数据点集服从一个隐含的概率密度函数(PDF) 假设隐含的 PDF 真实数据点集 由数据点集的密度 可以计算得到PDF的值
非参数化的概率密度估计 Y axs 假设隐含的PDF 真实数据点集
非参数化的概率密度估计 假设隐含的 PDF 真实数据点集
非？数化的概率密度估计 Y axs 假设隐含的PDF 真实数据点集
非参数化的概率密度估计 ? 假设隐含的 PDF 真实数据点集
参数化的概率密度估计 假设：采样得到的数据点集服从一个隐含的概率密度函数(PDF) PDF(x)=∑S Estimate 假设隐含的PDF 真实数据点集
2 2 ( ) 2 i PDF( ) = i i i c e − x -μ x Estimate 参数化的概率密度估计 假设: 采样得到的数据点集服从一个隐含的概率密度函数(PDF) 假设隐含的 PDF 真实数据点集