DescriptionMeanshiftred.gif	Détection de mode d'une densité 2D par mean shift: cas d'une image de probabilités de teinte chair. L'étendue de l'objet à segmenter est supposée (taille de la fenêtre W fixe) et la position initiale de W est à fournir (manuellement, à l'aide d'un détecteur ou en utilisant des informations temporelles dans le cas de séquences d'images). A chaque itération le vecteur déplacement de W ${\displaystyle \left(m(x_{W})-x_{W}\right)}$ se nomme le mean-shift, et l'ensemble des positions successives ${\displaystyle {m(x_{W})(t)}}$ est la trajectoire du mean-shift. La trajectoire du mean shift est le résultat d'une montée de gradient, elle peut éventuellement converger vers un maximum local secondaire, notamment si l'initialisation de W est peu judicieuse.
Date	2007 - 14 mars 2009 (date de téléversement originale)
Source	https://www.scribd.com/doc/12976726/Localisation-du-visage-dans-des-images-et-sequences-video-couleur-These-de-doctorat-Decembre-2006 (Transféré de fr.wikipedia à Commons.)
Auteur	Rachid Belaroussi -

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Journal des téléversements d’origine

• 2009-03-14 22:12 RB117 212×283× (180533 bytes) {{Information |Description = Indiquez ici toutes informations utiles pour comprendre ce que l'image représente |Source = http://www.scribd.com/doc/12976726/Localisation-du-visage-dans-des-images-et-sequences-video-couleur-These-de-doctorat-Decembre-2006