Performance evaluation of probability density estimators for unsupervised information theoretical region merging
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/9510
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2009
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Information theoretical region merging techniques have been shown
to provide a state-of-the-art unified solution for natural and texture
image segmentation. Here, we study how the segmentation results
can be further improved by a more accurate estimation of the statistical
model characterizing the regions. Concretely, we explore four
density estimators that can be used for pdf or joint pdf estimation.
The first three are based on different quantization strategies: a general
uniform quantization, an MDL-based uniform quantization, and
a data-dependent partitioning and estimation. The fourth strategy is
based on a computationally efficient kernel-based estimator (averaged
shifted histogram). Finally, all estimators are objectively evaluated
using a database with available ground truth partitions.
CitacióCalderero, F.; Marques, F.; Ortega, A. Performance evaluation of probability density estimators for unsupervised information theoretical region merging. A: International Conference on Image Processing. "16th International Conference on Image Processing". 2009, p. 4397-4400.
ISBN978-1-4244-5655-6
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
PerformanceEvaluation.pdf | 405,2Kb | Visualitza/Obre |