A method for mixed states texture segmentation with simultaneous parameter estimation

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dc.conicet.fuenteunificacion
dc.conicet.organizacionConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón
dc.conicet.organizacionUniversidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería
dc.conicet.organizacionConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón
dc.conicet.organizacionUniversidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería
dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
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dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
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dc.conicet.produccionid7853252
dc.contributor.authorMailing, Agustin Beltran
dc.contributor.authorCernuschi Frias, Bruno
dc.date.accessioned2019-12-27T03:56:13Z
dc.date.available2019-12-27T03:56:13Z
dc.date.issued2011-11
dc.date.updated2019-11-11T15:22:18Z
dc.description.abstractIn this work a method for mixed-state model motion texture segmentation and parameter estimation is presented. We use the Expectation Maximization algorithm for mixture parameter estimation, introducing the Gibbs distribution for moving points, excluding zero discrete component associated with no motion regions. We use then the a posteriori probabilities to generate an alternative field to segment the textures according to its statistical parameters.es
dc.description.filFil: Mailing, Agustin Beltran. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina
dc.description.filFil: Cernuschi Frias, Bruno. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Argentino de Matemática Alberto Calderón; Argentina
dc.formatapplication/pdfes
dc.identifier.citationMailing, Agustin Beltran; Cernuschi Frias, Bruno; A method for mixed states texture segmentation with simultaneous parameter estimation; Elsevier Science; Pattern Recognition Letters; 32; 15; 11-2011; 1982-1989es
dc.identifier.institucionalCONICET
dc.identifier.issn0167-8655es
dc.identifier.repoCONICET Digital
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11336/93032
dc.journal.ciudadAmsterdames
dc.journal.number15es
dc.journal.pagination1982-1989es
dc.journal.paisPaíses Bajoses
dc.journal.titlePattern Recognition Letterses
dc.journal.volume32es
dc.language.isoenges
dc.publisherElsevier Sciencees
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2011.07.022
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167865511002431
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectEXPECTATION MAXIMIZATIONes
dc.subjectMARKOV RANDOM FIELDSes
dc.subjectMOTION TEXTURESes
dc.subjectPSEUDO-LIKELIHOODes
dc.subjectSEGMENTATIONes
dc.subject.classificationIngeniería de Sistemas y Comunicacioneses
dc.subject.classificationIngeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Informaciónes
dc.subject.classificationINGENIERÍAS Y TECNOLOGÍASes
dc.titleA method for mixed states texture segmentation with simultaneous parameter estimationes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/artículo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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