均值漂移算法 权重
【江苏省自然科学基金】_均值算法_期刊发文热词逐年推荐_20140814
科研热词 均值漂移 支持向量机 图像复原 tv正则化 k均值 高维数据 高斯混合模型 非局部均值 非局部 集成学习 重要性特征 遥感影像 遥感图像 谱聚类 角点检测 结构二值分布图 算子分裂 窗口 目标跟踪 电极线检测 特征贡献度 特征点 流量识别 正则化 模糊c均值算法(fcm) 模糊c均值 模糊c-均值聚类 模式匹配度 核磁共振成像 核密度估计 时间复杂度 方差权重矩阵 数据浓缩 掌纹定位 掌纹图像 抗干扰性 感兴趣区域(roi) 影像分割 局部时空域模型 尺度空间 尺度不变特征变换 密度估计 子空间聚类 多示例学习 多样性密度 均值量化 图像恢复 图像分割 同步 半监督 十字线检测 医学图像
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
背景建模算法
背景建模算法1 基本原理视频图像中运动目标检测的一种方法，其基本思想是对图像的背景进行建模。
一旦背景模型建立，将当前的图像与背景模型进行某种比较，根据比较结果确定前景目标（需要检测的运动目标）。
2 难点（1）环境光照的变化（光照突然性的变化和缓慢的变化）（2）背景的多模态性（背景中存在的细微的运动将影响前景目标检测的结果）（3）运动物体的阴影（4）图像噪声（5）新的不动的物体进入到背景中（如何快速适应背景的变化）3 分类背景建模方法可以分为两类，颜色背景模型和纹理背景模型。
3.1 颜色背景模型颜色背景模型其思想是对图像中每个像素的颜色值（灰度或彩色）进行建模。
如果当前图像坐标(x,y)上的像素颜色值与背景模型中(x,y)上的像素颜色值有较大差异时，当前像素被认为是前景，否则为背景。
颜色背景模型的一个最明显的缺点是对阴影敏感，即将阴影误检测为运动目标。
在特定场合下，需要在检测后对阴影进行抑制和消除。
3.1.1 平均背景模型平均背景模型(Average Background Model)是一种简单、计算速度快但对环境光照变化和背景的多模态性比较敏感的一种背景建模算法。
其基本思想是：计算每个像素的平均值作为它的背景模型。
检测当前帧时，只需要将当前帧像素值I(x,y)减去背景模型中相同位置像素的平均值u(x,y)，得到差值d(x,y)，将d(x,y)与一个阈值TH进行比较，那么得到输出图像output的值如下：(3-1)(3-2)这里TH可以采用自适应算法进行确定，需要计算每个像素的帧间差的平均值和标准差。
公式如下：令代表t时刻的图像中(x,y)处的像素值，inter代表两帧之间的间隔，通常设置为3，令如下：(3-3)(3-4)(3-5)M通常要足够大（>30+inter）来保证和的精确性。
得到了和后TH 可以这样确定：TH = + (3-6)其中一般设置为2。
为了提高算法的鲁棒性，可以在检测完之后要对背景模型进行更新，对于所有像素(x,y)，令,,更新后分别为,,：(3-7)(3-8)(3-9)这里为学习率(0~1)，越大，对背景变化的适应速度越快。
基于模型的聚类算法
基于模型的聚类算法基于模型的聚类算法是一种利用数据样本建立统计模型的无监督聚类算法。
该算法通过对数据样本进行统计分析，建立适合数据分布的概率模型，然后根据数据样本与概率模型之间的符合程度进行样本划分，得到不同类别的聚类结果。
常见的基于模型的聚类算法包括高斯混合模型聚类（GMM）、期望最大化算法（EM）、均值漂移聚类、马尔可夫随机场聚类等。
以下分别对这些算法进行介绍：1. 高斯混合模型聚类（GMM）高斯混合模型聚类是一种基于统计分布的聚类算法，它假设每个类别的数据分布符合多元高斯分布，即用n维正态分布描述样本的数学模型。
算法中需要估计每个类别的均值、协方差矩阵和权重系数，通过期望最大化算法（EM）来完成模型参数的求解。
当模型参数确定后，样本根据其符合模型的程度来被分配到不同的类别。
2. 期望最大化算法（EM）期望最大化算法是一种求解高斯混合模型参数的迭代算法。
它假设所有样本在每次迭代中都来自于一个隐变量，即隐含数据。
在每次迭代中，该算法通过计算每个隐含数据类别在当前参数下的期望值和最大化参数的对数似然来更新参数。
3. 均值漂移聚类均值漂移聚类是一种基于密度的聚类方法，它通过计算样本点在当前密度估计函数下的梯度方向，来确定下一个更新位置，并不断迭代该过程，直到满足停止条件为止。
该算法能够自适应地发现数据分布的多峰性，适用于非球形分布的数据聚类。
4. 马尔可夫随机场聚类马尔可夫随机场聚类是一种基于图模型的聚类方法，它将样本的聚类问题转化为图上的标签传播问题。
算法的核心是利用每个样本点周围的邻居点信息作为先验概率，计算每个样本点属于某一类别的后验概率，然后通过标签传递来更新样本的类别。
该算法能够处理不同形状和大小的聚类簇，适用于空间大、样本稀疏的数据聚类。
基于模型的聚类算法具有计算复杂度低、可调参数少、更适合于多峰分布的数据等优点。
但由于该算法假设数据分布符合某一种概率模型，所以对于不符合假设的数据分布，其聚类效果可能会受到影响。
基于均值漂移与卡尔曼滤波的目标跟踪算法
出，ｑ］＿∑协‘“’ｇ札’
（３）
为了计算Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ系数ｐ【Ｐ，ｑ】的最大值，在搜索过程
中使用均值漂移算法。算法步骤如下［２１：
（１）计算当前窗内各点属于目标的权重
好善Ｖ南８［ｂ（ｘｉ）－ｕ】
（４）
（２）计算候选目标的下一个新位置
舻銎刚管”］
㈣
舅ｇ㈠孚ｌＩ ２）
其中。ｇ为核密度估计。
（３）若｜｜Ｙ Ｊ嘶Ｉｌ＜占，则停止计算。否则将Ｙ。代替ｙ０返回到
如果目标受到相似颜色物体的遮挡．此时Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ 系数不会明显的减小，因此还需加另一约束条件。在跟踪目标 窗口外的领域设置一个更大的矩形框．实时统计该矩形框内目 标点个数凡。以及运动点的总个数ｎ：。当ｎ２－－ｎ，。＞ｎ。／２时，表明目 标受到严重干扰。如果干扰点的颜色值大多分布在目标颜色的 集中区域，判断出现相似颜色目标干扰。结合目标的运动规律， 理取较大的值，即增大Ｋａｌｍａｎ滤波结果的比例，直接利用预测 值跟踪，不更新Ｋａｌｍａｎ滤波器。当满足凡２＿凡ｌ＜凡ｌ／８的帧数大于 ６帧时，表明目标受干扰较小，增大理的值，即增大均值漂移算 法跟踪结果的比例。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍｅａｎｓｈｉｆｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｄｏｅｓｎ’ｔ ｕｓｅ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ’Ｓ ｍｏｔｉｏｎ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｐｅｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ． Ｗｈｅｎ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｂｙ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｉｔ ｅａｓｉｌｙ ｆａｉｌｓ ｔｏ ｔｒａｃｋ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ．Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｃａｎ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｅｘａｃｔｌｙ．Ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃｏｍｂｉｎｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｗｉｔｈ ｍｅａｎｓｈｉｆｉ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ，ｔｈｅ ｔｗｏ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔｓ ａｒｅ ｄｏｎｅ ｗｉｔｈ ｌｉｎｅｒ ｗｅｉｇｈｔ ｍｅｔｈｏｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｏ ｇｅｔ ｔｈｅ ｆｉｎａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ
MeanShift算法相关应用
MeanShift算法相关应用作者：廖礼来源：《科教导刊·电子版》2019年第07期摘要 MeanShift算法是一种无参数概率密度估计的算法。
通过概率密度函数和有限次的迭代，能快速找到数据分布的模式。
具有原理简单、参数少，无需预处理等诸多优点，被广泛应用于图像平滑、边缘检测、目标跟踪等领域。
本文简要介绍了MeanShift算法的几种应用。
关键词 MeanShift 图像平滑边缘检测目标跟踪中图分类号：TP391.41 文献标识码：A0引言MeanShift （均值漂移）是一种非参数概率密度估计的方法，一种最优的寻找概率密度极大值的梯度上升法，在解决计算机视觉底层过程中表现出了良好的鲁棒性和较高的处理速度。
MeanShift最早于1975 年由Fukunaga等人在关于概率密度梯度函数的估计一文中提出。
MeanShift 算法一般指的是一个迭代的步骤，即先算出当前点的漂移均值，移动该点到其漂移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。
随着时间的推移，MeanShift也由最基本的形式得到了完善和发展。
首先，Yizong Cheng定义了一族核函数，使得随着样本与被漂移点的不同，其漂移量对均值漂移向量的贡献也不同；其次又设定了一个权重系数，使得不同样本点的重要性不一样。
因此MeanShift 的适用范围得到了扩大。
接着Comaniciu 等人将MeanShift 算法运用到了特征空间的分析之中，对图像进行平滑和分割处理，并把非刚体的跟踪问题近似为一个MeanShift 最优化问题，使得跟踪可以实时地进行。
由于MeanShift 算法完全依靠特征空间中的样本点进行分析，不需要任何先验知识，收敛速度快，近年来在图像平滑、边缘检测以及目标跟踪等许多计算机视觉研究领域开始得到广泛的关注和应用。
1 MeanShift算法的相关应用1.1基于MeanShift的图像平滑一幅图像可以表示成一个二维网格点上p维向量，每一个网格点代表一个像素，p=1表示这是一个灰度图，p=3表示彩色图，p>3表示一个多谱图，网格点的坐标表示图像的空间信息。
【浙江省自然科学基金】_自适应图像分割_期刊发文热词逐年推荐_20140811
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4
科研热词 自适应 指纹识别 指纹图像分割 mas
推荐指数 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
2013年 科研热词 图像分割 高斯核函数 随机游走 降雪模型 重建滤波器 视网膜眼底图像 视网膜图像 血管提取 苹果 自适应直方图均衡化 渗出物检测 暗特征 可控图像分割 内部品质 otsu ct图像 推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3பைடு நூலகம்4 5 6 7 8 9 10
科研热词 辐射度 蚁群算法 磁共振图像 特征点 图像绘制 图像分割 双向纹理函数 压缩 光线空间插值 gpu
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
科研热词 背最长肌 肿块分割 猪肉 水平集 核模糊c均值聚类 无损检测 多尺度 图像分割 分水岭算法 乳腺x线图像
科研热词 图像分割 非侵入式眼动跟踪 阴影检测 道路检测 运动检测 虹膜定位 能量最小化 背景建模 置信传播 立体匹配 目标检测跟踪 白细胞 混合高斯模型 浮动气球模型 极端学习机 无障碍技术 左右一致性检测 局部自适应权重 多蚁群算法 均值移动(mean-shift) 均值漂移算法 分类器集成 主动视觉 camshift算法 adaboost算法
基于均值漂移算法的水下视频目标跟踪
首 先 选 取 水 下 视 频 图 像 第 一 帧 的 运 动 区域 作 为 初 始模 板 ， 我 们 将 初 始模 板 称 为 目标 模 型 。然 后 从 图 像 的 下 一 帧 开 始 ，对 周 围 区域 建立 候 选 目 标 模 型 ，使 开 始 建 立 的 目标模 型 与候 选 目 标 模 型 进 行 匹 配 ，直 到 找 到最 优 的候 选 模 型 ，此 时 将 该 候 选 模 型 更 新 为 当前 帧 的 目 标 模 型 。其 中 ， 目标 图１ 水下视频目 标跟踪流程图
标检 测和 目标跟 踪 。
本 文使 用基于均 值漂 移算法 的 目标 跟踪 ，对水 下运动 目标 进行跟踪 ，在 受到 光照 、水波 、倒 影等 的影 响下 ，进行水下 视频 监控序 列图像 的连续 稳定
的实 时跟踪 。最后通 过仿 真表 明在复 杂的水下 环境 下 ，可 采用均值 漂移 算法来 实现 目标 跟踪 。
Ｄ ｉ１ ．９ ９ Ｊｉｓ ．０ ９ ０ ．０ １ ６下 ） ２ ｏ： ３ ６／ ． ｎ １ ０ － １４ ２１ ．（ ７ ０ ｓ ３
０ 引 言
水 下 数 字 视 频 监 控 ，为 游 泳 馆 提 供 智 能 化 救 生 报警 和 溺水 事 故 录 像 。尤 其 在 保证 游 泳 者 生 命 安全上 ，更要 求对游泳 池 中的运动 目标进 行实时 跟 踪 。但 是 由于 水下环 境受到 光照 、水波 、倒影 以及 目标大 小和旋 转等 的影 响 ，给 水下 跟踪算 法的研 究
的遮挡 等 ，进 一步与基于Ｋ ｌａ 滤波器 的水下目标 跟踪相比 （ 比） ，目标跟踪结 果表明本 ａｍ ｎ 对
文所用的算法能够对水下这种复杂背景的运动目标 进行稳定 实时的跟踪。 关键词 ： 均值漂移算法 ；Ｋ ｌａ 滤波器；实 时跟踪 ；水下视频 ａ ｎ ｍ
结合运动目标轮廓提取的均值漂移算法
（ ｅａｔ ｎ ｆ ｏｔ ｌ ｎｉｅｒ ｇ Ａ ａｅ ｙｏ ｒ ｏｅ ｏｃ ｎｉｅｒ ｇ Ｂ ｉｎ ００ ２ Ｃ ｉａ Ｄ ｐｒ ｍｅｔ ｎ ｏ Ｅ ｇｎｅｉ ， ｃｄｍ ｆ ｍ ｒｄＦ ｒｅＥ ｇｎｅ ｎ ， ｅｉｇ１０ ７ ， ｈｎ ） ｏ Ｃ ｒ ｎ Ａ ｉ ｊ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒａｍｓｔ ｒｐ ｓ ｎａ ｖ ｎ ｅ ａ —ｈｆ ａｇ ｒｈ ｗ ｉｈ ｂ ｓｄ ｏ ｏ ｔｕ ｘｒｃｉｎ ｏ ｖｎ ｓｒ ｃ ｍ ｈｃ ａｅ ｎ ｃ ｎｏ ｒｅ ｔ ｔ ｆｍｏ ｉｇ ｔ ｔ ａ ｏ
之后进行 差分相 乘运 算 ， 再进行 形 态学处理获 得理 想 的 目标 区域 ， 经权值 计 算之后在 该 区域 内
建 立 目标 颜色直 方 图模 型 ， 计算 均值 漂移 向量进 行 目标 跟 踪 ， 当相 似性 系数小 于某个 阈值 时更 新 目标模板模 型 ， 以适 应 目标 的形 变等情况 。实验结 果表 明 ， 改进 后 的算法具 有较好 的抗背 景
ｒｔ ｍ ｓ ｓｒｎｇ ｒｂｕ ｔ ｅ ｓ ｔ ｏ ｈ ｓｒ ｃｕ ｅ ｉｒｇ ｌ ｒｔ ｎｄ ｄｅｏｍ ａｉｎ，ｔｅ ａ ｃ ｈ ｒ ｃ ｉ ｇ ｃ ｐ ｂ ｌ ｙ ｏ ａ — ｉｈ ｈａ ｔｏ ｏ ｓｎ ｓ ｏ ｂ ｔ ｔｕ ｔｒ ｒｅ ｕ ａ ｙ ａ ｆ ｒ ｔ ｉ ｏ ｉ ｎｈ ｎ ｅ ｔ ｅ ｔａ ｋ ｎ ａ ａ ｉｉ ｆｍｅ ｎ ｔ
第４ ０卷 第 １ １期
２１ ０ ０年 １ １月
激 光 与 红 外
ＬＡＳ ＥＲ ＆ １ ＲＡＲＥＤ ＮＦ
Ｖｏ ． ０ ， １４ Ｎｏ． １ １ Ｎｏ ｅ ｅ ， ０１ ｖ ｍｂ ｒ ２ ０
文章编号： ０－ ７ （００ １— ５－ １ １ ０８２ １） １ ２８ ５ ０ ５ １ ０
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
均值漂移算法权重
均值漂移算法（Mean Shift Algorithm）是一种无参数的非监督学习算法，主要用于聚类和图像分割。
该算法通过在数据空间中寻找数据点密度的局部最大值来发现聚类中心。
均值漂移算法中没有显式的权重参数。
其核心思想是通过计算数据点周围的核密度估计，将每个点移动到其所在区域的密度最大值，直到收敛到局部极值。
这个过程会将数据点聚集在密度最大的区域，形成聚类中心。
在均值漂移算法中，数据点的移动是根据核密度估计的梯度进行的。
可以通过以下步骤来进行均值漂移：
1. 选择核函数：选择一个核函数，通常使用高斯核函数。
2. 确定带宽：确定用于估计核密度的带宽参数。
带宽的选择对算法的性能有很大影响。
3. 初始化数据点：将每个数据点初始化为数据空间中的某个位置。
4. 迭代更新：对于每个数据点，计算其周围数据点的加权平均，根据密度梯度更新数据点的位置，直到收敛为止。
需要注意的是，在均值漂移算法中，所有数据点对于密度估计的贡献是相等的，因此没有显式的权重。
带宽的选择对算法的性能和聚类结果有很大的影响，通常需要通过交叉验证等方法进行调整。
总体而言，均值漂移算法是一种灵活而强大的聚类算法，但在实际应用中需要仔细调整参数以获得最佳结果。
1。