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Copulas in vectorial Hidden Markov chains for multicomponent image segmentation

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

Parametric estimation of non-Gaussian multidimensional probability density function (pdf) is a difficult problem that is required by many applications in signal and image processing. A lot of efforts has been devoted to methods from multivariate analysis such as Principal or Independent Component Analysis (PCA and ICA). In this work, we introduce an alternative solution based on a very general class of multivariate models called 'copulas'. Useful copulas models for image classification are used in the frame of multidimensional mixture estimation arising in the segmentation of multicomponent images, when using a vectorial Hidden Markov Chain (HMC).

langue originaleAnglais
titre2005 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP '05 - Proceedings - Image and Multidimensional Signal Processing Multimedia Signal Processing
PagesII717-II720
Les DOIs
étatPublié - 1 déc. 2005
Evénement2005 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP '05 - Philadelphia, PA, États-Unis
Durée: 18 mars 200523 mars 2005

Série de publications

NomICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings
VolumeII
ISSN (imprimé)1520-6149

Une conférence

Une conférence2005 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP '05
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villePhiladelphia, PA
période18/03/0523/03/05

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Copulas in vectorial Hidden Markov chains for multicomponent image segmentation ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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