第五课均值漂移分析
一种快速自适应的均值漂移聚类算法
一种快速自适应的均值漂移聚类算法
一种快速自适应的均值漂移聚类算法
耿振伟;粟毅;郁文贤
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2009(025)001
【摘要】特征空间分析是众多计算机视觉任务中的主要模块,均值漂移作为一种稳健的非参数特征空间分析方法,越来越得到广泛的应用,但对于高维特征空间该方法计算量相当大,甚至难以在实际中采用.因此,提出了一种基于近似最近邻搜索的自适应均值漂移方法ANNMS,大大减少了迭代计算量,不受特征维数限制,且能自适应确定核函数的带宽.通过图像分割实验,得到比标准均值漂移方法更精细的结果,且速度更快.
【总页数】4页(153-156)
【关键词】均值漂移;聚类;图像分割
【作者】耿振伟;粟毅;郁文贤
【作者单位】国防科技大学四院三系,湖南省长沙市,410073;国防科技大学四院三系,湖南省长沙市,410073;国防科技大学四院三系,湖南省长沙市,410073【正文语种】中文
【中图分类】TP319
【相关文献】
1.一种自适应的模糊C均值聚类算法 [J], 史慧峰; 马晓宁
2.图像分割的自适应K均值聚类算法研究 [J], 吴颖斌
3.一种基于慢启动模型的快速自适应聚类算法 [J], 谷垒; 王雷
4.一种截断距离和聚类中心自适应的聚类算法 [J], 杨震; 王红军; 周宇。
均值漂移算法python
均值漂移算法python
均值漂移算法（Mean Shift Algorithm）是一种非参数化的聚类算法，用于在数据集中寻找局部密度最大的区域，从而实现数据点的聚类。
该算法的核心思想是通过计算数据点的概率密度，不断迭代调整数据点的位置，使其向密度最大的区域漂移，最终形成聚类结果。
均值漂移算法的原理相对简单，主要分为以下几个步骤：
1. 初始化：选择一个数据点作为初始种子点，并确定一个搜索窗口的大小。
2. 密度估计：对于每个种子点，在搜索窗口内计算其密度，通常使用核函数（如高斯核函数）来计算。
3. 均值漂移：根据密度估计的结果，将种子点向密度最大的方向漂移，即将种子点移动到密度估计值最大的位置。
4. 更新种子点：更新漂移后的种子点，并返回第2步，直至收敛。
5. 聚类结果：根据最终的种子点位置，将数据点归类到最近的种子点所代表的聚类中。
均值漂移算法的优点在于不需要事先设定聚类的数量，且对于聚类形状的适应性较好。
同时，均值漂移算法也具有较好的鲁棒性，对
初始种子点的选择不敏感。
在实际应用中，均值漂移算法可以广泛应用于图像分割、运动目标跟踪等领域。
例如，在图像分割中，可以利用均值漂移算法对图像进行分割，将具有相似颜色特征的像素点聚类到一起，从而实现对图像的分割。
均值漂移算法还有一些改进和扩展的方法。
例如，基于密度的均值漂移算法（Density-Based Mean Shift）可以更好地处理数据集中存在不同密度区域的情况。
均值漂移算法是一种简单而有效的聚类算法，具有较好的性能和鲁棒性。
在实际应用中，可以根据具体问题的需求选择合适的变体和改进方法，以获得更好的聚类效果。
均值漂移MeanShift
均值漂移Mean Shift均值漂移(Mean Shift)00均值漂移是一种有效的统计迭代算法。
均值漂移算法是一种基于密度梯度上升的非参数方法，通过迭代运算找到目标位置，实现目标跟踪。
它显著的优点是算法计算量小，简单易实现,很适合于实时跟踪场合；但是跟踪小目标和快速移动目标时常常失败，而且在全部遮挡情况下不能自我恢复跟踪。
通过实验提出应用核直方图来计算目标分布，证明了均值漂移算法具有很好的实时性特点。
Mean Shift 简介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.然而在以后的很长一段时间内Mean Shift并没有引起人们的注意,直到20年以后,也就是1995年,另外一篇关于Mean Shift的重要文献[2]才发表.在这篇重要的文献中,Yizong Cheng对基本的Mean Shift算法在以下两个方面做了推广,首先Yizong Cheng定义了一族核函数,使得随着样本与被偏移点的距离不同,其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同,其次Yizong Cheng还设定了一个权重系数,使得不同的样本点重要性不一样,这大大扩大了Mean Shift的适用范围.另外Yizong Cheng指出了Mean Shift可能应用的领域,并给出了具体的例子.Comaniciu等人[3][4]把Mean Shift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中Mean Shift都得到了很好的应用. Comaniciu等在文章中证明了,Mean Shift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此Mean Shift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.Comaniciu等人[5]还把非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift最优化问题,使得跟踪可以实时的进行.在后面的几节,本文将详细的说明Mean Shift的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用.Mean Shift 的基本思想及其扩展基本Mean Shift给定d维空间中的n个样本点,i=1,…,n,在点的Mean Shift向量的基本形式定义为:k表示在这n个样本点中,有k个点落入区域中.我们可以看到是样本点相对于点的偏移向量,(1)式定义的Mean Shift向量就是对落入区域中的k个样本点相对于点的偏移向量求和然后再平均.从直观上看,如果样本点从一个概率密度函数中采样得到,由于非零的概率密度梯度指向概率密度增加最大的方向,因此从平均上来说, 区域内的样本点更多的落在沿着概率密度梯度的方向.因此,对应的, Mean Shift向量应该指向概率密度梯度的方向如上图所示, 大圆圈所圈定的范围就是 ,小圆圈代表落入区域内的样本点,黑点就是Mean Shift的基准点 ,箭头表示样本点相对于基准点的偏移向量,很明显的,我们可以看出,平均的偏移向量会指向样本分布最多的区域,也就是概率密度函数的梯度方向从前面关于Mean Shift和概率密度梯度的关系的论述,我们可以清楚的看到,Mean Shift算法本质上是一个自适应的梯度上升搜索峰值的方法,如下图所示,如果数据集服从概率密度函数f(x),给定一个如图初始点,Mean Shift算法就会一步步的移动,最终收敛到第一个峰值点.从这张图上,我们可以看到Mean Shift至少有如下三方面的应用:(1)聚类,数据集中的每一点都可以作为初始点,分别执行Mean Shift算法,收敛到同一个点算作一类;(2)模态的检测,概率密度函数中的一个峰值就是一个模态,Mean Shift在峰值处收敛,自然可以找到该模态.(3)最优化,Mean Shift可以找到峰值,自然可以作为最优化的方法,Mean Shift算法进行最优化的关键是要把最优化的目标转化成Mean Shift 隐含估计的概率密度函数.[1]The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition (1975)[2]Mean shift, mode seeking, and clustering (1995)[3]Mean Shift: a robust approach toward feature space analysis (2002)[4]Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift (2000)[5]Mean-shift Blob Tracking through Scale Space (2003)[6]An algorithm for data-driven bandwidth selection(2003) 从直观上看,如果样本点从一个概率密度函数中采样得到,由于非零的概率密度梯度指向概率密度增加最大的方向,因此从平均上来说, 区域内的样本点更多的落在沿着概率密度梯度的方向.因此,对应的, Mean Shift向量应该指向概率密度梯度的方向。
聚类-均值漂移
聚类-均值漂移⼀、算法简介1. 均值漂移算法⾸先找到⼀个中⼼点center（随机选择），然后根据半径划分⼀个范围2. 把这个范围内的点输⼊簇c的标记个数加13. 在这个范围内，计算其它点到这个点的平均距离，并把这个平均距离当成偏移量 shift4. 把中⼼点center移动偏移量 shift 个单位，当成新的中⼼点5. 重复上述步骤直到 shift⼩于⼀定阈值，即收敛6. 如果当前簇c的center和另⼀个簇c2的center距离⼩于⼀定阈值，则把当前簇归类为c2，否则聚类的类别+17. 重复1、2、3、4、5、6直到所有点都遍历过8. 如果⼀个点既被簇c1遍历过，也被簇c2遍历过，则把其归类为标记数多的簇根据上述描述均值漂移聚类也就是根据密度来聚类的，样本会属于密度最⼤的那个类别的簇⼆、⼀些计算1、基础偏移量S h为球半径内的点集合也就是⽤集合内的点与质⼼相减得到累计的偏移量2、⾼斯偏移量在基础偏移量计算中，集合范围内距离簇⼼越远的点拥有越⼤的权重，这不合理距离簇⼼越近的点应该跟簇⼼的类别越接近，因此此类的点应该有更⼤的权重3、更新新的质⼼为三、Code1 from scipy.spatial import distance2 from sklearn.neighbors import NearestNeighbors3 from sklearn.cluster.dbscan_ import DBSCAN4 from sklearn.cluster.dbscan_ import dbscan5 import numpy as np6 from matplotlib import pyplot as plt7 from sklearn.cluster import MeanShift, estimate_bandwidth89 from mon import generate_clustered_data1011 min_samples = 1012 eps = 0.03091314 X = generate_clustered_data(seed=1, n_samples_per_cluster=1000)1516 #quantile 控制是否同⼀类别的距离17 bandwidth = estimate_bandwidth(X, quantile=0.3, n_samples=len(X))18 meanshift = MeanShift(bandwidth=bandwidth, bin_seeding=True) # 构建对象19 meanshift.fit(X)20 labels = bels_2122 print(np.unique(labels))2324 fig, ax = plt.subplots()25 cluster_num = len(np.unique(labels)) # label的个数，即⾃动划分的族群的个数26 for i in range(0, cluster_num):27 x = []28 y = []29 for ind, label in enumerate(labels):30 if label == i:31 x.append(X[ind][0])32 y.append(X[ind][1])33 ax.scatter(x, y, s=1)3435 plt.show()结果。
均值漂移算法及其拓展
均值漂移算法及其拓展1.引言1.1 概述均值漂移算法是一种基于密度估计的非参数聚类算法，它能够自动发现数据中的聚类结构并生成聚类中心。
该算法在计算机视觉、图像处理、模式识别等领域得到广泛应用。
均值漂移算法通过不断迭代样本点的平移来寻找局部最大密度区域，从而实现聚类。
本文将对均值漂移算法进行详细介绍，并探讨其拓展方法。
首先，我们将介绍均值漂移算法的基本原理和步骤，展示其在聚类分析中的应用。
然后，我们将讨论基于核函数的均值漂移算法，该方法利用核函数将数据映射到高维空间，从而对非线性数据进行聚类分析。
另外，我们还将介绍增量式均值漂移算法，该算法可以在动态数据流的环境下实时地进行聚类。
通过本文的阅读，读者将了解均值漂移算法的基本原理和步骤，以及其在聚类分析中的应用。
此外，我们还展示了基于核函数和增量式的均值漂移算法，在处理非线性数据和动态数据流方面具有较好的性能。
最后，我们将对均值漂移算法和其拓展方法进行总结并对未来发展进行展望。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括文章的框架和组成部分的简要说明。
具体可以如下编写：文章结构:本文主要围绕均值漂移算法及其拓展展开，分为引言、正文和结论三个部分。
引言:引言部分首先对本文的主题进行概述，即均值漂移算法及其拓展。
其次，介绍文章的结构安排，包括各个章节的内容和组成部分。
最后，明确本文的目的，即探讨均值漂移算法在数据处理和模式识别中的应用，以及介绍相关拓展方法。
引言部分的目的是引起读者的兴趣，并为接下来的正文部分做好铺垫。
正文:正文部分分为两个主要部分：均值漂移算法和拓展方法。
2.1 均值漂移算法:本部分主要介绍均值漂移算法的原理和步骤。
首先，详细解释均值漂移算法的基本原理，包括如何通过密度估计实现数据聚类。
然后，详细介绍均值漂移算法的步骤，包括选择核函数和带宽参数等关键步骤。
2.2 拓展方法:本部分主要讨论基于核函数的均值漂移算法和增量式均值漂移算法。
首先介绍基于核函数的均值漂移算法，包括核函数的选择和使用方法。
均值漂移算法的研究与应用
其中常数 a 保 证 了 核 函 数 的 归 一 化 条 件 . 此 时 ,
1 引 言
均值漂移 ( MS) 算法是一种有效的统计迭代算 法 [ 1 ] ,是由 Fukunaga 在 1975 年首先提出的 . 直到
1995 年 ,Cheng[ 2 ] 改进了 MS 算法中的核函数和权
均值漂移算法的基本思想是 , 通过反复迭代搜 索特征空间中样本点最密集的区域 ,如图 1 所示 ,搜 索点沿着样本点密度增加的方向 “漂移” 到局部密度 极大点 . 均值漂移算法原理简单 、 迭代效率高 , 但迭 代过程中搜索区域大小对算法的准确性和效率有很 大的影响 . 为了提高搜索算法的准确度 , 文献 [ 6 ] 提 出根据采样点的局部密度自适应地计算搜索区域的 大小 ; 文献 [ 8 ] 则采用多尺度的分析方法选择搜索区 域 . 然而这些方法增加了迭代算法的计算量 ,降低了 算法的效率 . 文献 [ 12 ] 改进了传统的 KD2 Tree 数据 结构 ,采用局部敏感的哈希表来提高算法的计算效 率 . 当采样点是多维变量 , 且混合了多种密度分布 时 ,MS 算法仍很难高效 、 准确地搜索到各密度极大 值点 . 本文首先根据密度函数的非参数估计方法推导 出均值漂移公式的一般形式 , 并说明了均值漂移迭
基金项目 : 国家自然科学基金项目 (69975003) .
) ,女 ,湖南株洲人 ,博士生 ,从事虚拟现实技术 、 ) , 作者简介 : 周芳芳 ( 1980 — 科学计算可视化等研究 ; 樊晓平 ( 1961 —
男 ,浙江绍兴人 ,教授 ,博士生导师 ,从事智能控制 、 智能机器人等研究 .
n
1 - 2 1 - 2
第五课均值漂移分析
xs xr K ( x) C k s h h kr s r
意义 : 把图像看做在空间域和灰度域上的数据点
图像数据
Mean Shift 向量
平滑结果
Mean Shift : A robust Approach Toward Feature Space Analysis, by Comaniciu, Meer
边缘检测
射线传播
在医学图像中准确区分各种物体
Vessel Detection by Mean Shift Based Ray Propagation, by Tek, Comaniciu, Williams
边缘检测
射线传播
使用位移数据来指导射线传播
间断平滑
位移矢量
Vessel Detection by Mean Shift Based Ray Propagation, by Tek, Comaniciu, Williams
射线传播vesseldetectionmeanshiftbasedraypropagationtekcomaniciuwilliams在医学图像中准确区分各种物体射线传播使用位移数据来指导射线传播间断平滑位移矢量vesseldetectionmeanshiftbasedraypropagationtekcomaniciuwilliams射线传播速度公式与轮廓正交曲率原始图像沿红线处的灰度等级平滑处理后的灰度图位移矢量位移矢量求导exampleexample利用曲率进行平滑的重要性图像分割的概念在对图像的研究和应用中人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣这些部分一般称为目标或前景
均值漂移法 (Mean Shift)
• 算法思想：对相似度概率密度函数或者后验概率密度函数 采用直接的连续估计。 • Mean shift ：均值偏移方法。采用彩色直方图作为匹配特 征。Mean Shift 跟踪算法反复不断地把数据点朝向 MeanShift 矢量方向进行移动，最终收敛到某个概率密度 函数的极值点。在Mean Shift 跟踪算法中，相似度函数用 于刻画目标模板和候选区域所对应的两个核函数直方图的 相似性，采用的是Bhattacharyya 系数。因此，这种方法 将跟踪问题转化为Mean Shift 模式匹配问题。核函数是 Mean Shift 算法的核心， 可以通过尺度空间差的局部最 大化来选择核尺度，若采用高斯差分计算尺度空间差，则 得到高斯差分Mean Shift 算法。
出现均值漂移的原因
出现均值漂移的原因
均值漂移是指在时间序列数据中，数据的平均值随着时间的推移而发生变化，导致原本稳定的时间序列数据出现波动或漂移的现象。
均值漂移的原因可能包括以下几个方面：
1. 数据来源变化：时间序列数据的来源可能会发生变化，例如数据采集方法、数据采集设备或数据来源的变更等，这些变化可能会导致数据的平均值发生变化。
2. 季节性变化：时间序列数据可能存在季节性变化，例如气温、销售量等数据在不同季节可能会出现不同的变化趋势，这种变化可能会导致均值的漂移。
3. 周期性变化：时间序列数据可能存在周期性变化，例如经济数据、股票价格等数据可能会出现一定的周期性波动，这种变化可能会导致均值的漂移。
4. 异常值干扰：时间序列数据可能存在异常值干扰，例如极端天气、自然灾害等事件可能会导致数据异常波动，这种干扰可能会导致均值的漂移。
5. 数据采样误差：时间序列数据的采样误差可能会导致均值的漂移。
例如，数据采样时间间隔不均匀、采样方法不准确等因素可能会导致均值的漂移。
均值漂移的原因可能是多种多样的，需要根据具体情
况进行分析和判断。
均值漂移算法原理_概述及解释说明
均值漂移算法原理概述及解释说明1. 引言1.1 概述均值漂移算法是一种无监督学习算法，用于聚类和密度估计。
该算法通过对数据点进行迭代处理，使得每个数据点都朝着数据分布的高密度区域漂移。
它逐步调整估计的概率密度函数，并通过对核密度估计相对局部极值点的寻找，实现优化聚类结果。
1.2 文章结构本文将首先介绍均值漂移算法的基本原理及其在实际应用中的步骤。
然后，我们将详细解释算法中涉及到的核密度估计技术、全局和局部极值点寻找方法以及对象迁移过程分析。
接下来，我们将说明如何准备数据集并进行实验，并对参数调节实验与结果进行分析。
最后，文章将讨论均值漂移算法与其他相关算法的比较，并总结主要发现和贡献。
在文章的最后一部分，我们还会展望均值漂移算法的发展方向和应用前景。
1.3 目的本文旨在深入探讨均值漂移算法原理及其应用领域，并通过详细说明核密度估计技术、全局和局部极值点寻找方法以及对象迁移过程分析，使读者对该算法有一个清晰的理解。
此外，我们还将通过实验结果与比较讨论，评估均值漂移算法的性能，并提出未来算法发展的建议。
希望本文能够为研究者和从业者提供有价值的参考和启发，推动均值漂移算法在各个领域的应用与发展。
2. 均值漂移算法原理2.1 漂移概念解释均值漂移算法是一种非参数的密度估计方法，其主要思想是通过对数据点的密度进行评估和更新来找到数据分布中的聚类中心。
漂移概念指的是在迭代过程中，数据点从初始位置向高密度区域“漂移”的现象。
2.2 算法步骤介绍均值漂移算法的主要步骤包括：首先，选择一个核函数和带宽参数来计算每个数据点的权重，并初始化聚类中心。
然后，根据每个数据点与聚类中心之间的距离和权重，计算新的聚类中心位置。
接下来，迭代地更新每个数据点的权重，并重新计算新的聚类中心直至收敛。
最后，将收敛后得到的聚类中心作为样本数据集的最终划分结果。
2.3 应用领域示例均值漂移算法在各个领域都有广泛应用。
在图像处理领域，均值漂移可以用于图像分割、目标跟踪等任务；在模式识别领域，均值漂移可以应用于人脸识别、手写数字识别等任务；在无线传感器网络中，均值漂移可以应用于数据聚类和异常检测等任务。
快速计算法 均值漂移
快速计算法均值漂移1.什么是均值漂移均值漂移（Mean Shift）是一种基于核密度估计（Kernel Density Estimation）的非参数聚类算法，由Fukunaga和Hostetler 在1975年提出。
其主要思想是在数据点所处的局部密度较高的区域内进行聚类，而且不需要预先设定聚类数量。
均值漂移算法是一种被广泛应用于图像分割、目标跟踪、人脸识别等领域的聚类算法。
2.均值漂移的原理均值漂移算法的基本原理是基于概率密度的估计和最大概率的寻找，在空间中随机选取一个样本点，然后在以该样本点为中心的圆形区域内计算样本点的“移动”（Mean Shift）向其概率密度估计最大的方向，直到找到局部极值点，以该点为中心继续进行移动，直到收敛。
假设样本点的概率密度函数为$f(x)$，则均值漂移算法的迭代式可以表示为：$$m(x)=\frac{\sum_{i=1}^nK(\frac{x-x_i}{h})x_i}{\sum_{i=1}^nK(\frac{x-x_i}{h})}$$其中，$x$为当前样本点，$x_i$为样本集合中的所有点，$K$为核函数，$h$为表示圆形区域大小的距离度量。
3.均值漂移的优缺点均值漂移算法的优点在于不需要预先设定聚类数量，自适应地确定聚类中心，能够对非线性、非凸的聚类问题进行处理，具有较好的准确性和稳健性。
在目标跟踪、图像分割等领域得到广泛应用。
但均值漂移算法的计算复杂度较高，在高维数据下容易陷入局部极值，算法的效率与核函数的选择有关，因此在多维数据聚类中通常需要进行PCA等降维处理，选择合适的核函数和窗口大小以提高聚类的效率和准确度。
4.均值漂移的应用实例4.1图像分割图像分割（Image Segmentation）是将一个图像分成多个部分或区域的过程，在计算机视觉、图像处理、计算机图形学等领域都有广泛的应用。
均值漂移算法被广泛应用于图像分割中，其能够提供良好的分割效果和较快的计算速度。
基于多特征空间的均值漂移算法
* 浙江省青年人才培 养项目 ( N o . R 105341) 资助 收稿日期 : 2008- 05- 26; 修回日期 : 2009- 03- 02 作者简介 虞旦 , 男 , 1983 年生 , 博士 研究生 , 主 要研究 方向为 智能机器 人、 图像处 理、 机 器视觉 . E-ma i: l yi w uyudan@ 163. com. 韦巍 , 男 , 1964 年生 , 教授 , 博士生导师 , 主要研究方向为智能控 制理论及应用、 神经网络、 免疫系统理 论、 机器 人控制技 术 . 张远辉 , 男 , 1982 年生 , 博士研究生 , 主要研究方向为机器人智能控制、 计算机 视觉、 图像处理 .
率密度分布如下 : p u j ( y ) = C j E k( +
i= 1 j n
y - xi 2 j j + )D ( b ( x i ) - u ), h
j
j= 1 , 2 , ,, k; u = 1 , 2 , ,, m ,
j
( 1)
假设 M 表示目标所在的区域 , 相应的在各方向 上扩大一倍尺寸后得到背景区域 B, M G B 后得到 的整个区域记做 I, 按式 ( 1 ) 分别统计各区域 M 、 B 和 I 在各特征空间的直方图 , 分别记做 qu j、 b u j 和 iu j, 则归一化的区分能力测度定义如下: di = hi ( qu j, iu j ) - h i( q u j, bu j ) hi( qu j, iu j )
j
他特征空间得到的权重值稀释了它的干扰力. 一般 情况下 , 加权值可取为 a 1 = a2 = , = ak = 1 /k, 这 显然不符合事实规律. 各类特征所能提供的区分能 力是不同的, 需要找出一种测度来量化这一能力 . 本 文通过目标和背景在单个特征空间分布的直方图相 交 ( H istogram Intersect io n) 来量化. 由于不 同的特 征空间得到的相似性度量值不具有可比性, 需要先 进行归一化, 则加权值 a j 分配的方法如下 .
MeanShift（均值漂移）原理及在视频跟踪中的使用
MeanShift （均值漂移）原理及在视频跟踪中的使⽤MeanShift(均值漂移)MeanShift （均值漂移）的核⼼思想就是通过计算均值，将⼀个点移动到密度最⼤的地⽅。
具体的实现步骤及原理，通过迭代随机选择⼀个特征点作为圆⼼，计算设置的半径范围内所有的特征点到圆⼼的向量，圆⼼是七点起点。
最终得到⼀个向量，这个向量就是这个选择的圆⼼将要移动的距离和⽅向；继续迭代到当这个向量的模⼩于设置的阈值的时候，停⽌迭代，这个点就是我们要找的中⼼点。
计算公式就是：给定d 维空间R d 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:M h =1K ∑x i ∈S k x i −x S k 是⼀个半径为h 的⾼维球（这⾥我们就讨论的⼆位图像）区域,满⾜以下关系的y 点的集合,S h (x )=y :y −x i T (y −xi )<h 2k 表⽰在这n 个样本点x i 中,有k 个点落⼊S k 区域中.MeanShift ⽰意图任选⼀个点，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。
相加的结果就是下图中黄⾊箭头表⽰的MeanShift向量。
然后，再以这个MeanShift 向量的终点为圆⼼，继续上述过程，⼜可以得到⼀个MeanShift向量。
MeanShift 算法在视频⽬标跟踪中的应⽤MeanShift 算法在视频跟踪中的应⽤⾸先就需要建⽴向上⾯⼀样的特征点⽤于计算加和的向量。
这⾥不能直接⽤图像中的像素值来作为向量，我个⼈的理解就是图像中的像素并没有什么特别的地⽅，这个选择特征点呢！那么就必须对图像进⾏处理才能得到我们想要的特征图，⽅法就是获取反向投影图。
反向投影图反向投影图的获取⾸先我们需要得到上⼀帧中的感兴趣区域（也就是⽬标区域），就是我们平时所理解的给定的第⼀帧的⽬标区域，我们的⽬标就是在下⼀帧中找到这上⼀帧的给定的⽬标区域相识的区域。
《卡尔曼与均值漂移在动态目标跟踪中的应用研究》范文
《卡尔曼与均值漂移在动态目标跟踪中的应用研究》篇一一、引言动态目标跟踪是计算机视觉领域中一项重要的技术，它被广泛应用于视频监控、无人驾驶、智能机器人等领域。
为了实现高精度的目标跟踪，研究人员提出了多种算法，其中卡尔曼滤波器和均值漂移算法是两种常用的方法。
本文将探讨卡尔曼与均值漂移在动态目标跟踪中的应用研究。
二、卡尔曼滤波器在动态目标跟踪中的应用卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器，它能够根据系统的动态特性和观测数据，对目标状态进行估计。
在动态目标跟踪中，卡尔曼滤波器被广泛应用于目标位置的预测和更新。
首先，卡尔曼滤波器通过建立目标运动模型，对目标的运动状态进行预测。
然后，通过观测数据与预测数据的比较，得到目标的观测值。
最后，利用卡尔曼滤波器的递归公式，对目标的真实位置进行估计。
通过这种方式，卡尔曼滤波器可以在动态环境中对目标进行准确的跟踪。
三、均值漂移在动态目标跟踪中的应用均值漂移算法是一种基于密度的迭代方法，它通过计算数据点的密度分布，找到密度最大的区域，从而实现目标的定位。
在动态目标跟踪中，均值漂移算法被广泛应用于目标的定位和跟踪。
均值漂移算法首先定义一个窗口，然后计算窗口内像素的密度分布。
通过迭代计算，找到密度最大的区域，即目标的位置。
在动态环境中，均值漂移算法可以通过调整窗口大小和形状，适应目标的运动和变形。
此外，均值漂移算法还可以与颜色直方图等特征相结合，提高目标跟踪的准确性。
四、卡尔曼与均值漂移的结合应用卡尔曼滤波器和均值漂移算法在动态目标跟踪中各有优缺点。
卡尔曼滤波器能够根据系统的动态特性和观测数据进行准确的预测和估计，但在复杂的环境中可能会受到噪声和干扰的影响。
而均值漂移算法则能够通过计算密度分布找到目标的准确位置，但可能受到目标运动和变形的影响。
因此，将卡尔曼滤波器和均值漂移算法结合起来应用，可以充分发挥两者的优势，提高动态目标跟踪的准确性和鲁棒性。
在实际应用中，可以将卡尔曼滤波器的预测结果作为均值漂移算法的初始位置，然后利用均值漂移算法对目标进行精确的定位。
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
均值漂移算法python
均值漂移算法 Python1. 引言均值漂移算法（Mean Shift Algorithm）是一种非参数化的聚类算法，用于将数据点划分为不同的群集。
它通过迭代地调整数据点的位置，使其向聚类中心移动，从而实现聚类。
本文将介绍均值漂移算法的原理、步骤以及如何使用Python实现。
2. 均值漂移算法原理均值漂移算法基于核密度估计的思想，通过估计数据点周围区域的密度来确定聚类中心。
其核心思想是将每个数据点看作概率密度函数中的一个样本，并在概率密度函数上寻找极大值点，即聚类中心。
具体来说，均值漂移算法首先选择一个初始位置作为种子点。
然后，在每次迭代中，对于每个种子点，计算它周围所有样本点的质心，并将种子点更新为该质心。
这个过程会一直进行下去，直到收敛为止。
在每次迭代中，质心的计算使用以下公式：m(x)=∑KNi=1(x−x iℎ)⋅x i ∑KNi=1(x−x iℎ)其中，x是种子点的位置，x i是样本点的位置，K(⋅)是核函数，ℎ是带宽参数。
核函数通常选择高斯核函数。
3. 均值漂移算法步骤均值漂移算法的步骤如下：1.初始化种子点集合。
2.对于每个种子点，计算它周围所有样本点的质心。
3.将种子点更新为质心。
4.重复步骤2和步骤3，直到收敛为止。
均值漂移算法的收敛条件可以是种子点不再改变或达到预定的迭代次数。
4. 使用Python实现均值漂移算法下面我们使用Python来实现均值漂移算法，并将其应用于一个示例数据集。
首先，我们需要导入所需的库：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_blobs然后，我们生成一个示例数据集：X, y = make_blobs(n_samples=200, centers=3, random_state=0)接下来，我们定义均值漂移算法的核函数和带宽参数：def gaussian_kernel(x, y, sigma=1):return np.exp(-np.linalg.norm(x - y) ** 2 / (2 * (sigma ** 2)))def mean_shift(X, bandwidth=1):n_samples, _ = X.shapecentroids = np.zeros_like(X)for i in range(n_samples):x = X[i]shift = np.zeros_like(x)for j in range(n_samples):y = X[j]kernel = gaussian_kernel(x, y, sigma=bandwidth)shift += kernel * yshift /= np.sum(kernel)centroids[i] = shiftreturn centroids最后，我们调用均值漂移算法并绘制聚类结果：centroids = mean_shift(X, bandwidth=1)plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], marker='x', color='red')plt.show()运行以上代码，我们可以看到生成的数据集以及通过均值漂移算法得到的聚类结果。
最新课件005---均线课程
移动平均线研判方法（二）
• 股价位于均线之上运行，回档时跌破均线，而均线短 期内继续呈上升趋势，此时为买进时机。不过这种图 形在价格绝对水平已经相当高时，并不一定是买入信 号，只能作参之用
• 移动平均线走势缓慢下降，价格虽然一度上升，但刚 突破移动平均线就开始逆转向下，这可能是价格下降 趋势中的暂时反弹，价格可能断续下降，因此是一种 卖出信号。不过，如果价格的下跌程度已相当深，那 么，这种规则就不一定适用，它可能是回升趋势中的 暂时回落。
移动平均线研判方法（四）
• 移动平均线处于下降趋势，价格在下跌过程中曾一度 上涨移动平均线附近，但很快又处于下降状态，这时 是一种卖出信号。一般来说，在价格的下降过程中， 常会出现几次这种卖出信号，这是下降趋势中的价格 反弹，是一种短期现象。
• 死叉的含义：是多头排列转化成空头排列的 交叉点位，自然容易引起市场的谨慎，该死 叉的点位有一定的阻力作用（死叉的位置和 周期位置不能乱用）
均线的二种重要应用
• 均线的排列和发展 均线开始发散，首先说明市场明显处于某种趋势，其次发 散程度越强，也意味着反转的可能加大
• 长期均线判断的牛熊趋势 1。价格在30周线上方，表示中期趋势向上，反之向下 2。价格在60周线上方，表示长期趋势向上，反之向下 3。价格在长期趋势上方，表示市场处于牛市，反之是熊 市
课件005---均线课程
பைடு நூலகம்
移动平均线
基于KNN的均值漂移图像分割算法
i =1 n
-x =
∑g ( ‖x - x i ‖2 ) w ( x i )
i =1
^f G ( x) [ mG ( x) - x ] ,
式中 mG ( x) - x 记为 M G ( x) , 称为均值漂移向
量. mG ( x) 为均值漂移迭代公式 ,即
n
∑g ( ‖x - xi ‖2 ) w ( x i ) xi
2 基于 KNN 的均值漂移图像分割 算法
2. 1 基本原理 带宽是均值漂移算法的重要参数 , 它决定了
参与迭代的采样点的数量 , 而且会影响算法的收 敛速度和准确性. 当采样点包含多种模态时 ,一般 很难计算出全局的最优带宽 , 因此必须根据采样 点的局部结构 ,采用自适应的带宽计算方法. 即在 密度大 、接近概率密度的峰值处缩小带宽 ;在密度 较小处增大带宽 , 以此来自适应地执行均值漂移 算法. 根据模式分类理论 ,属于同一模式的像素在 空间上是紧密聚集在一起的 , 距离模式点较远的 数据往往比距离模式点较近的数据属于该模式点 的概率小. 依照这种理论 ,本文将样本的邻域信息 融入到均值漂移算法中 , 利用最近邻算法在特征 空间中求出采样点 xi 的 k 个最邻近样本 , 然后根 据采样点 xi 与这 k 个最邻近样本的最大距离确 定采样点 x i 的自适应带宽. 在样本密集区域 , 由 于采样点 xi 与这 k 个最邻近样本的距离小 ,因此 自适应带宽小 ; 反之 , 自适应带宽大. 这样利用最 近邻算法可以自适应地进行均值漂移 , 能够较快 地收敛到概率密度函数的稳定点 , 而且避免了聚 类稀疏样本点时使用固定带宽得到不准确的结 果. 该方法的不足之处是计算量较大 ,因为对每一 个样本点都要计算它到全体样本的距离 , 才能求 得它的 k 个最近邻点 ,然后得到自适应带宽. 为此 采取以下方法加快算法的收敛速度 :a . 在执行均 值漂移算法前先运行最近邻算法 ,以最近邻算法 的输出作为均值漂移算法的输入 ; b. 执行均值漂 移算法时标记已经计算过的点 ,若在以后的搜索 中再次出现标记过的点则停止搜索 ,减少计算量 , 提高计算效率 ;c. 缩小样本点的搜索范围. 进行图 像分割时 ,由于图像样本的数据量 n 很大 , 因此算 法的收敛速度很慢. 所以将图像从像素空间映射到 其灰度直方图特征空间 ,使算法的速度大大提高.
均值漂移跟踪算法解读
在无人驾驶车辆测试平台上利用均值漂移跟踪算法实现移动图像的实时跟踪Benjamin Gorry, Zezhi Chen, Kevin Hammond, Andy Wallace, and Greg Michaelson摘要：本文描述了一种用来跟踪移动目标的新型计算机视觉算法，该算法是作为无人驾驶车辆长期研究的一部分而被发展的。
我们将介绍在视频序列中利用变量核进行跟踪的研究结果。
其中，均值漂移目标跟踪算法是我们工作的基础；对于一个移动目标，该算法通常用来在初始帧中确定一个矩形目标窗口，然后利用均值漂移分离算法处理该窗口中的数据，将跟踪目标从背景环境中分离出来。
我们并没有使用标准的Epanechnikov内核，而是利用一个倒角距离变换加权内核来提升目标表示和定位的精度，利用Bhattacharyya系数使RGB色彩空间中两个分布之间的距离最小化。
实验结果表明，相对于标准算法，本算法在跟踪能力和通用性上有一定的提升。
这些算法已经运用在机器人试验平台的组成部分中，并证明了这些算法的有效性。
关键词：Hume，函数程序设计，无人驾驶车辆，先驱者机器人，视觉I.引言本文比较和对比了在视觉序列中跟踪移动目标的三种计算机视觉算法。
对于很多无人驾驶车辆（A V）来说，在复杂背景中检测和跟随移动目标的应用是至关重要的。
例如，这可以让一个全尺寸无人驾驶车辆跟踪行人或者移动车辆并避免与之相撞。
同时对于机器人而言，这项技术也可以提升导航性能和增强安全性。
对单个移动目标的良好隔离，将便于我们针对感兴趣的目标进行应用开发。
而所有的这些应用都要求我们能够实时的处理全彩色的视频序列。
我们的工作是在基于先驱者P3-AT全地形机器人的无人驾驶车辆测试平台上进行的，它是一个英国项目的一部分。
这个庞大的项目是由国防科学技术中心（DTC）下辖的无人系统工程（SEAS）为了开发新型无人驾驶车辆传感器技术而建立的。
国防科学技术中心的无人系统工程是由英国工业联盟操作管理，旨在通过采取系统工程的方法在整个系统和子系统层次上，研究有关无人系统的创新性技术，以此达到利用科学技术进步促进军事能力发展的目的。
均值漂移聚类算法
均值漂移聚类算法均值漂移聚类算法是一种基于密度的聚类算法，它可以自动地发现数据中的聚类结构。
该算法的核心思想是通过不断地移动数据点的中心位置，使得数据点向密度最大的区域聚集。
在本文中，我们将详细介绍均值漂移聚类算法的原理、优缺点以及应用场景。
均值漂移聚类算法的核心思想是通过不断地移动数据点的中心位置，使得数据点向密度最大的区域聚集。
具体来说，该算法首先随机选择一个数据点作为中心点，然后计算该中心点周围所有数据点的密度，并将中心点移动到密度最大的区域。
重复这个过程，直到中心点不再发生移动或者达到预设的迭代次数为止。
均值漂移聚类算法的核心公式如下：$$m(x) = \frac{\sum_{i=1}^{n} K(\frac{\|x-x_i\|}{h})x_i}{\sum_{i=1}^{n} K(\frac{\|x-x_i\|}{h})}$$其中，$x$ 表示当前中心点的位置，$x_i$ 表示数据集中的第$i$ 个数据点，$K$ 是核函数，$h$ 是带宽参数。
该公式表示了当前中心点的位置是所有数据点的加权平均值，其中权重由核函数和带宽参数决定。
二、均值漂移聚类算法的优缺点均值漂移聚类算法具有以下优点：1. 不需要预先指定聚类个数。
该算法可以自动地发现数据中的聚类结构，不需要预先指定聚类个数。
2. 对噪声数据具有较好的鲁棒性。
该算法可以通过带宽参数来控制聚类的紧密程度，从而对噪声数据具有较好的鲁棒性。
3. 可以处理非球形数据。
该算法可以处理非球形数据，因为它不需要假设数据点的分布形状。
均值漂移聚类算法也存在一些缺点：1. 计算复杂度较高。
该算法需要计算每个数据点与中心点的距离，因此计算复杂度较高。
2. 对带宽参数的选择敏感。
带宽参数的选择对聚类结果有很大的影响，但是如何选择合适的带宽参数并没有一个通用的方法。
三、均值漂移聚类算法的应用场景均值漂移聚类算法可以应用于以下场景：1. 图像分割。
均值漂移聚类算法可以将图像中的像素点聚类成不同的区域，从而实现图像分割。
- 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)。
计算 Mean Shift
n x g i i c n c n i 1 P(x) ki gi n x n i 1 n i 1 gi i 1
另一个核密度估计 ! 简化的 Mean Shift 计算过程: • 计算 mean shift 向量
作用: 在一组样本点中寻找一个体现在样本RN中 隐含的概率密度函数 (PDF)的方法 特征空间的概率密度函数PDF • 颜色空间 • 尺度空间 非参数 • 任何你想得到的特征空间 密度估计 •…
离散 PDF 表示法 样本点 非参数 密度 梯度 估计 (Mean Shift) PDF 分析
非参数密度估计
目的 : 寻找样本分布最密集的区域
直观说明
感兴趣区域 质心
Mean Shift 向量
目的 : 寻找样本分布最密集的区域
直观说明
感兴趣区域 质心
Mean Shift 向量
目的 : 寻找样本分布最密集的区域
直观说明
感兴趣区域 质心
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
目的 : 寻找样本分布最密集的区域
What is Mean Shift ?
xs xr K ( x) C k s h h kr s r
意义 : 把图像看做在空间域和灰度域上的数据点
图像数据
Mean Shift 向量
平滑结果
Mean Shift : A robust Approach Toward Feature Space Analysis, by Comaniciu, Meer
核密度 估计
梯度
1 n P ( x) K ( x - x i ) n i 1
不估计 PDF ! 仅仅估计梯度
利用公式:
x - xi K (x - xi ) ck h
2
得:
窗口大小
n x g i i c n c n i 1 P(x) ki gi n x n i 1 n i 1 gi i 1
n x - xi 2 xi g h i 1 x m ( x) 2 n x x i g h i 1
•利用 m(x) 更新核窗口
g(x) k (x)
Mean Shift 模式检测
Mean Shift聚类分析与应用
张旭光
目录
• Mean Shift 原理 • Mean Shift 介绍 • 密度估计方法 • Mean Shift算法推导 • Mean shift 算法特点 • 应用 • 聚类 • 间断保持平滑 • 边缘检测 • 图像分割 • 目标跟踪
Mean Shift 原理
函数形式
1 n P ( x) K ( x - x i ) n i 1
关于有限数据点x1…xn的函数
数据点
实际使用形式:
K (x) c k ( xi )
i 1
d
or
K (x) ck x
与每个维度均相关
仅与向量长度相关
核密度估计
常用核函数
1 n P ( x) K ( x - x i ) n i 1
简单模态结构
复杂模态结构
聚类真实案例
特征空间: 用L*u*v 来表示 初始化 窗口中心
寻找模态
修剪后的模态
最终聚类结果
聚类真实案例
L*u*v 3维空间
聚类真实案例
2维空间 (L*u)
聚类结果
吸引区域中不是所有的 轨迹都会达到相同的模态
间断保持平滑
特征空间 : 联合域 = 空间坐标 + 颜色空间
图像分割
片段 = 集群,或者集群的集群 算法: • 进行滤波(间断保持平滑) • 聚集比窗口大小更接近的集群
图像数据 (片段)
Mean Shift 向量
平滑处理
分割结果
Mean Shift : A robust Approach Toward Feature Space Analysis, by Comaniciu, Meer /~comanici
• 直方图的例子
非参数密度估计
• 非参数概率密度估计的核心思路：
P p x d x 一个向量x落在区域R中的概率P为：
R
因此，可以通过统计概率P来估计概率密度函数p(x)
非参数密度估计
假设 : 数据点是从一个隐含的PDF中采样得出
数据点密度 意味着 PDF 值!
概率密度函数PDF的估计
What happens if we reach a saddle point ?
Perturb the mode position and check if we return back
Mean Shift 更新过程: • Find all modes using the Simple Mean Shift Procedure • Prune modes by perturbing them (find saddle points and plateaus) • Prune nearby – take highest mode in the window
关于有限数据点x1…xn的函数
Examples:
c 1 x • Epanechnikov 核函数 K E (x) 0
• 单位均匀核函数 • Normal 核函数
2
数据点
x 1 otherwise
c x 1 KU (x) 0 otherwise
1 2 K N (x) c exp x 2
非参数密度估计
• 直方图方法：非参数概率密度估计的最简单 方法
– 1. 把x的每个分量分成k 个等间隔小窗， （ x∈Ed ，则形成kd 个小舱） – 2. 统计落入各个小舱内的样本数qi – 3. 相应小舱的概率密度为： qi /(NV ) （ N ：样本 总数，V ：小舱体积）
非参数密度估计
边缘检测
Example
边缘检测
Example
利用曲率进行平滑的重要性
图像分割
图像分割的概念
– 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感 兴趣，这些部分一般称为目标或前景。 – 为了辨识和分析目标，需要将有关区域分离提取出来，在此基 础上对目标进一步利用，如进行特征提取和测量。 – 图像分割就是指把图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣 目标的技术和过程。
Mean Shift 算法特点
• 自动收敛速度 – mean shift 向量大小仅仅取决于 向量本身
• 中心附近的最大值，该步骤小而精 自适应 梯度上升
• 在无穷步的迭代后算法才能保证收敛 无限收敛, (因此要设定一个下限)
• 对于单位均匀核函数 (
), 在有限次迭代后算法收敛
• Normal 核函数( ) 呈现出平滑的迭代轨迹，但是迭代 速度要慢于 Uniform 核函数 ( ).
间断保持平滑
Flat regions induce the modes !
z
y
间断保持平滑
在空间和空间 范围中窗口 大小的作用
间断保持平滑
Example
间断保持平滑
Example
边缘检测
• 边缘存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域 之间，是图像最基本的特征之一为人们描述或识别 目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。 • 它蕴含了图像丰富的内在信息（如方向、阶越性质 与形状等）； • 纹理特征的重要信息源和形状特征的基础； • 图像分割、图像分类、图像配准和模式识别所依赖 的重要特征。 • 如果能成功地检测出图像的边缘，图像分析、图像 识别就会方便得多，精确度也会得到提高。
真正的形态分析
利用窗口来细分空间
分别进行Mean shift迭代
真正的形态分析
The blue data points were traversed by the windows towards the mode
真正的形态分析
An example
窗口轨迹代表最陡的上升方向
Mean Shift 算法的优势 & 缺点
Mean Shift 应用
聚类
聚类 : 在 吸引区域 中的所有数据点都有相同的模式
吸引区域 : 在这个区域里，所有的轨迹导致相同的模式
Mean Shift : A robust Approach Toward Feature Space Analysis, by Comaniciu, Meer
聚类合成案例
真实样本点数据
非参数密度估计
概率密度函数PDF的估计
真实样本点数据
非参数密度估计 ?
概率密度函数PDF的估计
真实样本点数据
参数 密度估计
假设 : 数据点是从一个隐含的PDF中采样得出
( x-μi )2 2 i 2
PDF(x) =
c e
i i
估计
概率密度函数PDF的估计
真实样本点数据
核密度估计
g(x) k (x)
计算 核密度 Mean 估计 Shift
梯度
n x g i i c n c n i 1 P(x) ki gi n x n i 1 n i 1 gi i 1
g(x) k (x)
直观说明
感兴趣区域 质心
Mean Shift 向量
目的 : 寻找样本分布最密集的区域
直观说明
感兴趣区域 质心
Mean Shift 向量
目的 : 寻找样本分布最密集的区域
直观说明