分配型動的平均移動アルゴリズムによる画像のセグメンテーション
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概要
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A fast and memory-efficient method has been created for the dynamic mean shift (DMS) algorithm, which is an iterative mode-seeking algorithm. Running the standard DMS algorithm requires a large amount of memory because the algorithm dynamically updates all data during iterations. Therefore, it is difficult to use a conventional DMS algorithm for clustering large dataset. This difficulty is overcome by partitioning a dataset into subsets, and the resultant procedure is called a "distributed DMS algorithm". Experimental results on image segmentation show that the distributed DMS algorithm requires less memory than that of the conventionally used DMS algorithm.
- 一般社団法人映像情報メディア学会の論文
- 2007-11-01
著者
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