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kde
- 核密度估计,matlabkernel density estimation是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window)。Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法。-kernel density estimation
MeanShift
- MeanShift算法是一种无参概率密度估计法,算法利用像素特征点概率密度函数的梯度推导而得, MeanShift算法通过迭代运算收敛于概率密度函数的局部最大值,实现目标定位和跟踪,也能对可变形状目标实时跟踪,对目标的变形,旋转等运动也有较强的鲁棒性。MeanShift算法是一种自动迭代跟踪算法,由 MeanShift补偿向量不断沿着密度函数的梯度方向移动。在一定条件下,MeanShift算法能收敛到局部最优点,从而实现对运动体准确地定位。-MeanShift algorithm is a no