| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Mean shift è un metodo non parametrico per … Mean shift è un metodo non parametrico per la ricerca delle mode di una funzione di densità di probabilità. Introdotto nel 1975 da Fukunanga e Hostetler, è equivalente all'applicazione della discesa del gradiente alla stima kernel di densità della distribuzione. L'algoritmo non richiede assunzioni sulla forma dei cluster e ha un singolo parametro, l'ampiezza di banda, la cui determinazione è tuttavia non banale in generale. Mean shift ha applicazioni in analisi dei cluster, elaborazione digitale delle immagini e visione artificiale.tale delle immagini e visione artificiale.
, Mean shift is a non-parametric feature-space mathematical analysis technique for locating the maxima of a density function, a so-called mode-seeking algorithm. Application domains include cluster analysis in computer vision and image processing.
, Mean Shift és un potent i versàtil algoris … Mean Shift és un potent i versàtil algorisme no paramètric iteratiu que es pot utilitzar per a molts propòsits com trobar modes, clustering, etc. Mean Shift va ser introduït per Fukunaga i Hostetler el 1975, però no va ser usat àmpliament fins a l'auge tecnològic. Actualment, s'ha estès en aplicació en altres camps com la visió per computador. altres camps com la visió per computador.
, Сдвиг среднего значения — это непараметрич … Сдвиг среднего значения — это непараметрическая техника анализа пространства признаков для определения местоположения максимума плотности вероятности, так называемый алгоритм поиска моды. Область применения техники — кластерный анализ в компьютерном зрении и обработке изображений.мпьютерном зрении и обработке изображений.
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
10999922
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
13403
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1111130924
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Orfeo_toolbox +
, http://dbpedia.org/resource/Cluster_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Kernel_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Kernel_density_estimation +
, http://dbpedia.org/resource/Non-parametric +
, http://dbpedia.org/resource/DBSCAN +
, http://dbpedia.org/resource/Expectation%E2%80%93maximization_algorithm +
, http://dbpedia.org/resource/Image_processing +
, http://dbpedia.org/resource/Mode_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Mlpack +
, http://dbpedia.org/resource/Radial_basis_function_kernel +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_space +
, http://dbpedia.org/resource/Computer_vision +
, http://dbpedia.org/resource/OPTICS_algorithm +
, http://dbpedia.org/resource/OpenCV +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Cluster_analysis_algorithms +
, http://dbpedia.org/resource/ImageJ +
, http://dbpedia.org/resource/Scikit-learn +
, http://dbpedia.org/resource/K-means +
, http://dbpedia.org/resource/ELKI +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Computer_vision +
, http://dbpedia.org/resource/Density_function +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Computer_vision +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Cluster_analysis_algorithms +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Technique +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Mean_shift?oldid=1111130924&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Mean_shift +
|
| owl:sameAs |
http://ca.dbpedia.org/resource/Mean-Shift +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%A1%D0%B4%D0%B2%D0%B8%D0%B3_%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D0%B5%D0%B3%D0%BE_%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.02qxr3n +
, https://global.dbpedia.org/id/4s9Je +
, http://www.wikidata.org/entity/Q6803557 +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%A7%D9%86%D8%AA%D9%82%D8%A7%D9%84_%D9%85%DB%8C%D8%A7%D9%86%DA%AF%DB%8C%D9%86 +
, http://it.dbpedia.org/resource/Mean_shift +
, http://dbpedia.org/resource/Mean_shift +
, http://yago-knowledge.org/resource/Mean_shift +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Cognition100023271 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
, http://dbpedia.org/class/yago/PsychologicalFeature100023100 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatDataClusteringAlgorithms +
, http://dbpedia.org/class/yago/Information105816287 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Datum105816622 +
, http://dbpedia.org/ontology/TopicalConcept +
|
| rdfs:comment |
Mean shift è un metodo non parametrico per … Mean shift è un metodo non parametrico per la ricerca delle mode di una funzione di densità di probabilità. Introdotto nel 1975 da Fukunanga e Hostetler, è equivalente all'applicazione della discesa del gradiente alla stima kernel di densità della distribuzione. L'algoritmo non richiede assunzioni sulla forma dei cluster e ha un singolo parametro, l'ampiezza di banda, la cui determinazione è tuttavia non banale in generale. Mean shift ha applicazioni in analisi dei cluster, elaborazione digitale delle immagini e visione artificiale.tale delle immagini e visione artificiale.
, Mean Shift és un potent i versàtil algoris … Mean Shift és un potent i versàtil algorisme no paramètric iteratiu que es pot utilitzar per a molts propòsits com trobar modes, clustering, etc. Mean Shift va ser introduït per Fukunaga i Hostetler el 1975, però no va ser usat àmpliament fins a l'auge tecnològic. Actualment, s'ha estès en aplicació en altres camps com la visió per computador. altres camps com la visió per computador.
, Mean shift is a non-parametric feature-space mathematical analysis technique for locating the maxima of a density function, a so-called mode-seeking algorithm. Application domains include cluster analysis in computer vision and image processing.
, Сдвиг среднего значения — это непараметрич … Сдвиг среднего значения — это непараметрическая техника анализа пространства признаков для определения местоположения максимума плотности вероятности, так называемый алгоритм поиска моды. Область применения техники — кластерный анализ в компьютерном зрении и обработке изображений.мпьютерном зрении и обработке изображений.
|
| rdfs:label |
Mean-Shift
, Mean shift
, Сдвиг среднего значения
|
