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Mean Shift算法的收敛性分析
被引量:
48
1
作者
文志强
蔡自兴
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第2期205-212,共8页
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...
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.
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关键词
Mean
SHIFT算法
收敛性
核函数
核密度估计
梯度上升方法
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职称材料
题名
Mean Shift算法的收敛性分析
被引量:
48
1
作者
文志强
蔡自兴
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第2期205-212,共8页
基金
国家自然科学基金Nos.60234030
60404021
+1 种基金
国家"十一五"基础研究项目No.A1420060159
湖南省院士基金项目No.06IJY3035~~
文摘
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.
关键词
Mean
SHIFT算法
收敛性
核函数
核密度估计
梯度上升方法
Keywords
Mean Shift algorithm
convergence
kernel function
kernel density estimation
gradient ascent method
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Mean Shift算法的收敛性分析
文志强
蔡自兴
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2007
48
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