객체 감지에서 탐지 창을 병합하기위한 평균 이동 수행

Question

객체 탐지에서 탐지 창을 병합하기 위해 평균 이동 알고리즘을 구현하는 방법을 설명 할 수 있습니까? 한 예로 HOG 기능을 사용하는 Dalal 및 Triggs 보행자 감지의 작업이 있습니다. 보행자에 중복 감지 창을 가진 후 그들은

편집이

나는 거의 평균 변화가 감지 창을 병합 방법에 대한 기본 개념을 이해 ...이 감지 창을 결합하는 평균 변화를 적용했다. 내가 어려움을 겪는 것은 평균 교대 뒤의 수학을 이해하는 것입니다. 나는 현재 책을 읽고 있지만, 알고리즘에 대한 설명은 자세히하지 않았다. 거기에 간단한 설명이 또는 당신이 좋은 소스를 제안 할 수 있다면, 나는 매우 많은

Answer 1

응용 프로그램의 평균 이동의 예 감사하겠습니다 경우 Mean Shift segmentation

확인을,이 도움이 될 경우 잘 모르겠지만, 의미 변화의 아이디어는 클러스터가 데이터 포인트가 서로 가까워지는 경향이있는 장소라는 것입니다. 이 데이터 포인트는 또한 독립적이고 확률 분포에서 동일하게 분배 된 것으로 가정됩니다. 그 후에, 당신은 로컬 맥시마를 찾는다.

그래프를 이해하고 더 나은 소스는 여기에서 찾을 수 있습니다 : 파일의 평균 변화를 통해 분할에 대한 Segmentation

검색합니다. 희망을 도왔습니다. 그리고 그 개념을 이해했습니다 (: