Mean Shift算法的收敛性分析

被引：163

作者：

文志强

蔡自兴

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

[2] 中南大学信息科学与工程学院湖南长沙

[3] 湖南工业大学计算机科学与技术系

[4] 湖南株洲

来源：

软件学报 | 2007年 / 02期

关键词：

Mean Shift算法; 收敛性; 核函数; 核密度估计; 梯度上升方法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

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.

引用

页码：205 / 212

页数：8

共 5 条

[1]

Mean-Shift跟踪算法中核函数窗宽的自动选取 [J].

彭宁嵩 ;

杨杰 ;

刘志 ;

张风超 .

软件学报, 2005, (09) :1542-1550

[2]

均值漂移算法的收敛性 [J].

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胡占义 .

软件学报, 2005, (03) :365-374

[3]

极大熵聚类算法的收敛性定理 [J].

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北方交通大学学报, 2003, (05) :26-29

[4]

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[5]

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