Mean Shift 算法原理与应用概述

Mean-Shift原理概述 Mean-Shift是一种常用的数据挖掘算法，主要用于聚类、图像平滑、图像分割、物体实时跟踪等领域。下面是 Mean-Shift 算法的详细概述： Mean-Shift 算法的提出最早可以追溯到 1975 年，由 Fukunaga 等人在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的。其最初含义正如其名，就是偏移的均值向量，在这里 Mean Shift 是一个名称，它指代的是一个向量。 但随着 Mean Shift 理论的发展，Mean Shift 的含义也发生了变化。如果我们说 Mean Shift 算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。 Mean-Shift 算法的基本思想是：给定 d 维空间中的 n 个样本点，计算每个样本点的偏移均值，并将其移动到偏移均值处，以此为新的起始点，继续计算偏移均值，直到满足一定的条件结束。 Mean-Shift 算法的扩展主要有两个方面：一是定义了一族核函数，使得随着样本与被偏移点的距离不同，其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同。二是设定了一个权重系数，使得不同的样本点重要性不一样。 Mean-Shift 算法的应用非常广泛，例如在图像平滑和图像分割中，Mean Shift 都得到了很好的应用。Comaniciu 等人证明了，Mean Shift 算法在满足一定条件下，一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点，因此 Mean Shift 算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态。 此外，Mean Shift 算法还可以用于非刚体的跟踪问题，近似为一个 Mean Shift 最优化问题，使得跟踪可以实时的进行。 Mean-Shift 算法是一种非常有用的数据挖掘算法，具有广泛的应用前景。