Greedy Gaussian mixture learning for texture segmentation - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2001

Greedy Gaussian mixture learning for texture segmentation

Jakob Verbeek
Nikos Vlassis
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 853678
Ben Krose
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 853721

Résumé

The problem of segmenting an image into several modalities representing different textures can be modeled using Gaussian mixtures. Fitting a Gaussian mixtures on the data is not trivial problem and no guaranteed optimal algorithm exists. In this paper we show the benefits of a recently developed greedy procedure to Gaussian mixture learning to the problem of texture segmentation. We present the greedy learning method and provide experimental results illustrating the potential of the new method.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Format : Figure, Image

Dates et versions

inria-00321513 , version 1 (16-02-2011)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00321513 , version 1

Citer

Jakob Verbeek, Nikos Vlassis, Ben Krose. Greedy Gaussian mixture learning for texture segmentation. ICANN Workshop on Kernel and Subspace Methods for Computer Vision, Aug 2001, Wien, Austria. pp.37--46. ⟨inria-00321513⟩
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