MeanShift算法及其应用

最新推荐文章于 2023-02-01 16:37:50 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xdbupt08/article/details/8752067
本文介绍了MeanShift算法的基本原理，该算法通过迭代寻找高密度区域的质心。在d维空间中，算法以样本点为中心，构建高斯核密度估计，通过求导找到密度最大的点，不断迭代直至收敛。该算法常用于聚类和图像分割等领域。

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MeanShift 算法原理：

给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x，那么Mean Shift向量的基本形式定义为:                             



 Sk是一个半径为h的高维球区域,满足以下关系的y点的集合,

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简述Mean shift 算法及其实现
BryantDaiJB的博客
10-21 8875
文章目录Mean shift 是什么Mean shift 算法的预备知识什么是特征什么是特征空间什么是核密度估计核函数的表示Mean shift 算法Mean shift算法的公式推导Mean shift算法的流程Mean shift算法图示Mean shift 算法应用Mean Shift 算法应用在聚类Mean Shift 算法图像分割参考文献 Mean shift 是什么 均值偏移（Mean shift）算法是在特征空间中应用核密度估计的爬山算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布
图像处理之图像分割算法：Mean Shift分割：MeanShift算法原理与应用
kkchenjj的博客
07-27 954
图像分割算法种类繁多，每种算法都有其特定的应用场景和优缺点。Mean Shift算法的核心思想是通过迭代的方式，将每个数据点移动到其邻域内的平均位置，直到所有数据点不再移动或移动距离小于某个阈值。这个过程可以看作是数据点在特征空间中寻找密度最大的位置。通过上述实践案例分析，我们可以看到Mean Shift算法在图像分割中的强大能力。它不仅能够有效地将图像分割成具有相似特征的区域，还能够简化后续的图像分析任务。在实际应用中，合理选择算法参数（如带宽和最大迭代次数）对于获得良好的分割效果至关重要。
简单易学的机器学习算法——Mean Shift聚类算法
jacke121的专栏
03-08 2664
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基于MeanShift的目标跟踪算法及实现
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Where there is life, there is hope
06-12 14万+
这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法，首先谈谈简介，然后给出算法实现流程，最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法【matlab/c两个版本】   一、简介      首先扯扯无参密度估计理论，无参密度估计也叫做非参数估计，属于数理统计的一个分支，和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法。参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数，在实际的应用中这个条件很难达到
meanShift算法介绍
计算机视觉小菜鸟的专栏
03-09 9万+
meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的，其最初的含义正如其名：偏移的均值向量；但随着理论的发展，meanShift的含义已经发生了很多变化。如今，我们说的meanShift算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的结束条件。 在
深入解析mean shift算法及其应用场景
- "meanshift文章"：这可能是一篇关于Mean Shift算法的详细介绍、分析或应用的文章。 - "PPT"：这可能是一个关于Mean Shift算法的演示文稿，其中包含了算法的理论基础、步骤讲解、实例演示等，适合用于教学或会议...
【计算机视觉】基于MeanShift算法的目标跟踪改进研究：解决复杂场景下的目标跟踪难题（含详细代码及解释）
最新发布
04-17
其他说明：文档中提供的代码示例详尽地展示了从基础到高级的各种实现细节，使读者能够逐步理解和掌握改进后的MeanShift算法及其应用。此外，文中还讨论了多种技术挑战及其解决方案，如目标形变、颜色混淆、遮挡处理...
mean-shift算法在目标跟踪方面的应用
fangjian1204的专栏
09-16 1202
mean-shift算法具体内容在学习opencv这本书上讲解的比较详细，但是怎么应用到目标跟踪方面描述的有点欠缺。大致思路如下： 将要跟踪的目标划分成hsv三个子空间，可以对三个子空间都计算，也可以只针对h空间进行计算，假设只对h空间计算。计算出h空间的颜色直方图，该直方图就用于后面的目标跟踪的漂移计算。第一次计算时，用要跟踪的目标的矩形窗口的位置作为搜索窗口，在图像中利用mean-shift
meanshift算法通俗讲解【meanshift实例展示】
zy1992As的博客
02-01 649
meanshift原理：一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，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。优缺点：简单，迭代次数少，但无法解决目标的遮挡问题并且不能适应运动目标的的形状和大小变化camshift原理：对meanshift算法的改进，首先应用meanshift，一旦meanshift收敛，它就会更新窗口的大小，还计算最佳拟合椭圆的方向，从而根据目标的位置和大小更新搜索窗口。
Mean-Shift原理概述
08-06
Mean-Shift原理概述，挺详细的 Mean Shift 这个概念最早是由 Fukunaga 等人[1]于 1975 年在一篇关于概率密度梯度函 数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里 Mean Shift是一个名 词,它指代的是一个向量,但随着 Mean Shift 理论的发展,Mean Shift 的含义也发生了变化,如果 我们说 Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其 偏移均值,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.
MeanShift算法优缺点
04-08
简述了MeanShift算法的优缺点，简单明了，适合初学者看
基于mean-shift的简单目标跟踪
AP1005834的博客
08-11 3520
一、概述 作为即将踏入图像识别、目标跟踪领域的一名研究生，先从基础的学起，本文采用了经典的mean-shift算法，思路简单，实现的思路来源于一个网址：http://zhidao.baidu.com/link?url=v2PlqAHX45kjCWJUnSsZYBwHkPVCX8vp6oIZnRXV7IKG0phmuy0vwQ02_SRBgK1OLieVctpFJHR1cGoaxlDAIK，得到的
meanshift应用于目标跟踪
大指挥官
01-06 2万+
这个文章并不是详细的讲解，只是总结一下我用meanshift的一些体会 先简单说一下meanshift算法的原理： 如下图所示，先指定一个区域，通过把指定区域的几何中心与质心想比较，如果相差较大，将区域的几何中心移到质心处，然后继续做比较。直到这个区域的几何中心与质心重合。用这个方法，可以找到一个图片中点最密集的地方。 将meanshift应用于目标跟踪，其实就是构造一个运行图片的P
MeanShift算法及其在目标跟踪上的运用
Kuekua的专栏
10-12 1936
1. MeanShift算法在d维空间中，任选一个点，然后以这个点为圆心，h为半径做一个高维球，因为有d维，d可能大于2，所以是高维球。落在这个球内的所有点和圆心都会产生一个向量，向量是以圆心为起点落在球内的点位终点。然后把这些向量都相加。相加的结果就是Meanshift向量。如图所示，其中黄色箭头就是Mh（meanshift向量）： 再以meanshift向量的终点为圆心，再做一个高维的球。如下图
meanshift算法个人理解
小灰灰的博客
02-09 288
由于本人毕业课题牵扯到meanshift算法，所以一直在查找此算法的有关资料。此算法的仅属于个人理解，如有错误或者不妥之处欢迎大家纠正！ 我是站在http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html 博客园 Liqizhou的肩膀上。书上讲meanshift是聚类算法，当你听到聚类算法感觉好高大上的样子，其实就是从一大堆
MeanShift- 案例实现（python）
weixin_41744192的博客
02-07 3408
MeanShiftMean Shift聚类算法背景介绍效果展示模型概览模型定义训练过程数据集数据集介绍 Mean Shift聚类算法 Mean Shift算法是一种无参密度估计算法,Mean Shift算法在很多领域都有成功应用，例如图像平滑、图像分割、物体跟踪等，这些属于人工智能里面模式识别或计算机视觉的部分，另外也包括常规的聚类应用。 背景介绍 通过名字就可以看到该算法的核心，mean（均值），shift（偏移）,Mean Shift算法所做的工作是找到数据概率密度最大的区域。以二维来说明可能更容易理解
『sklearn学习』MeanShift 聚类
L聪记博客
11-29 4574
import numpy as np from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # Generate sample data 创建数据集 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1
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