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Using unsupervised learning of a finite Dirichlet mixture model to improve pattern recognition applications

PATTERN RECOGNITION LETTERS 2005年第12期26卷 1916-1925页

作者： Bouguila, N Ziou, D Univ Sherbrooke Fac Sci Dept Informat Sherbrooke PQ J1K 2R1 Canada

Mixture modeling is the problem of identifying and modeling components in a given set of data. Gaussians are widely used in mixture modeling. At the same time, other models such as Dirichlet distributions have not received attention. In this paper, we present an unsupervised algorithm for learning a finite Dirichlet mixture model. The proposed approach for estimating the parameters of a Dirichlet mixture is based on the maximum likelihood (ML) expressed in a Riemannian space. Experimental results are presented for the following applications: summarization of texture image databases for efficient retrieval, and human skin color modeling and its application to skin detection in multimedia databases. (c) 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： Dirichlet distribution mixture modeling image summarization for efficient retrieval human skin detection

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Using unsupervised learning of a finite Dirichlet mixture model to improve pattern recognition applications

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引用

1st IAPR TC3 Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition

作者： Bouguila, N Ziou, D Univ Sherbrooke Fac Sci Dept Informat Sherbrooke PQ J1K 2R1 Canada

关键词： Dirichlet distribution mixture modeling image summarization for efficient retrieval human skin detection

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