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.
REF föreslog genomsnittlig förändring, baserad på det gamla mönsterigenkänningsförfarandet för genomsnittlig förändring.
Mean shift: A robust approach toward feature space analysis
{'venue': 'In PAMI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}