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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2023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，一般是指乙個迭代的步驟，即先算出當前點的偏移均值，然後以此為新的起始點，繼續移動，直到滿足一定的結束條件。
在很長一段時間內，meanshift演算法都沒有得到足夠的重視，直到2023年另一篇重要**的發表。該**的作者yizong cheng定義了一族核函式，使得隨著樣本與被偏移點的距離不同，其偏移量對均值偏移向量的貢獻也不同。其次，他還設定了乙個權重係數，使得不同樣本點的重要性不一樣，這大大擴充套件了meanshift的應用範圍。此外，還有研究人員將非剛體的跟蹤問題近似為乙個meanshift的最優化問題，使得跟蹤可以實時進行。目前，利用meanshift進行跟蹤已經相當成熟。
meanshift
演算法其實是一種核密度估計演算法，它將每個點移動到密度函式的區域性極大值點處，即，密度梯度為0的點，也叫做模式點。在非引數估計部分（請參考
），我們提到，
多維核密度估計可以表示為：
估計為0。meanshift向量也總是指向密度增加最大的方向，這可以由上式中的分子項來保證，而分母項則體現每次迭代核函式移動的步長，在不包含感興趣特徵的區域內，步長較長，而在感興趣區域內，步長較短。也就是說，meanshift演算法是乙個變步長的梯度上公升演算法，或稱之為自適應梯度上公升演算法。
MeanShift 均值漂移演算法
前面說了k means聚類演算法，這裡我們介紹一種新的聚類演算法 meanshift，它常被用在影象識別中的目標跟蹤，資料聚類 分類等場景，前者的核函式使用了epannechnikov核函式，後者使用了gaussian 高斯核函式 一 演算法的原理理解 1 核函式 在mean shift演算法中引入...
Mean Shift 聚類演算法
原文 一 mean shift 演算法理論 mean shift 演算法是基於核密度估計的爬山演算法，可用於聚類 影象分割 跟蹤等，因為最近搞乙個專案，涉及到這個演算法的影象聚類實現，因此這裡做下筆記。1 均值漂移的基本形式 給定d維空間的n個資料點集x，那麼對於空間中的任意點x的mean shif...
Meanshift演算法學習
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...