En allmän icke-parametrisk teknik föreslås för analys av ett komplext multimodalt funktionsutrymme och för att avgränsa godtyckligt formade kluster i det. Den grundläggande beräkningsmodulen för tekniken är ett gammalt mönsterigenkänningsförfarande, medelskiftet. Vi bevisar för diskreta data konvergensen av ett rekursivt medelvärde skiftning till närmaste stationära punkt i den underliggande densiteten funktion och därmed dess nytta för att upptäcka lägena för densiteten. Likvärdigheten mellan medelförskjutningsproceduren och Nadaraya-Watson-estimatorn från kärnregression och de robusta M-skattarna för lokalisering fastställs också. Algoritmer för två lågnivåseende uppgifter, diskontinuitet bevarande utjämning och bildsegmentering beskrivs som tillämpningar. I dessa algoritmer är den enda användaren ställa parametern upplösningen av analysen, och antingen grå nivå eller färg bilder accepteras som indata. Omfattande experimentella resultat illustrerar deras utmärkta prestanda.
I REF föreslås en genomsnittlig skiftalgoritm för bildsegmentering.
Mean shift: A robust approach toward feature space analysis
{'venue': 'In PAMI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}