ref：參考自：這裡（目標跟蹤）
meanshift影象分割：這裡
最近看到ft演算法使用meanshift演算法進行顯著圖的分割，於是就來學習他的姿勢
對於集合中的每乙個元素，對它執行下面的操作：把該元素移動到它鄰域中所有元素的特徵值的均值的位置，不斷重複直到收斂。
準確的說，不是真正移動元素，而是把該元素與它的收斂位置的元素標記為同一類。對於影象來說，所有元素程矩陣排列，特徵值便是畫素的灰度值。
此外，從公式1中可以看到，只要是落入sh的取樣點，無論其離中心x的遠近，對最終的mh(x)計算的貢獻是一樣的。然而在現實跟蹤過程中，當跟蹤目標出現遮擋等影響時，由於外層的畫素值容易受遮擋或背景的影響，所以目標模型中心附近的畫素比靠外的畫素更可靠。因此，對於所有取樣點，每個樣本點的重要性應該是不同的，離中心點越遠，其權值應該越小。故引入核函式和權重係數來提高跟蹤演算法的魯棒性並增加搜尋跟蹤能力。
接下來，談談核函式：
Meanshift演算法學習筆記
meanshift演算法實際是乙個自適應的梯度上公升搜尋峰值的演算法 epanechnikov核 剖面函式位為 高斯核 剖面函式為 在x 0時，定義核函式的剖面函式為k x c k,d 是歸一化常量，並假設其為嚴格正實性。採用只有乙個引數的核密度估計得到如下公式 採用剖面函式使得上式變為 核函式這種...
學習 meanshift演算法通俗講解
複製鏈結 首先要介紹一下meanshift這個演算法，它的本質是乙個迭代的過程，那麼這個演算法的最終效果是什麼呢？或者說這個演算法能做什麼事情？它能夠在一組資料的密度分布中尋找到區域性極值，它比較穩定，而且是無參密度估計 它不需要事先知道樣本資料的概率密度分布函式，完全依靠對樣本點的計算 而且它在取...
meanShift演算法介紹
meanshift,均值漂移，在聚類 影象平滑 分割 跟蹤等方面有著廣泛的應用。meanshift這個概念最早是由fukunage在1975年提出的，其最初的含義正如其名 偏移的均值向量 但隨著理論的發展，meanshift的含義已經發生了很多變化。如今，我們說的meanshift演算法，一般是指乙...