均值漂移是一种有界优化。

Mean shift is a bound optimization.

作者信息

Fashing M, Tomasi C

出版信息

IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2005 Mar;27(3):471-474. doi: 10.1109/TPAMI.2005.59.

DOI:10.1109/TPAMI.2005.59

Abstract

We build on the current understanding of mean shift as an optimization procedure. We demonstrate that, in the case of piecewise constant kernels, mean shift is equivalent to Newton's method. Further, we prove that, for all kernels, the mean shift procedure is a quadratic bound maximization.

摘要

我们基于当前对均值漂移作为一种优化过程的理解展开研究。我们证明，在分段常数核的情况下，均值漂移等同于牛顿法。此外，我们证明，对于所有核而言，均值漂移过程是二次界最大化。