Mean Shift自适应步长的改进

• 作者: 张帆 成运 李绍滋 黄家祥
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Mean shift算法 自适应性 收敛性 收敛速度
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 189-193
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-0479.2009.02.009

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李绍滋	厦门大学信息科学与技术学院	87	1292	20.0	34.0
2	张帆	华北水利水电学院信息工程学院	22	166	7.0	12.0
3	成运	湖南人文科技学院通信与控制工程系	75	339	11.0	15.0
4	黄家祥	厦门大学信息科学与技术学院	1	7	1.0	1.0