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dc.contributor.authorEmilion, Richard
dc.contributor.authorPasquignon, Denis
dc.date.accessioned2011-05-03T08:27:11Z
dc.date.available2011-05-03T08:27:11Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/6153
dc.description.abstractfrUne distribution aléatoire est une variable aléatoire dont chaque valeur est une mesure de probabilité. Deux exemples : le processus de Dirichlet et celui de Kraft, ce dernier étant une ondelette de Haar à coefficients aléatoires. Nous proposons un modèle hiérarchique en images plus riche que les modèles habituels : on part d’un mélange de distributions aléatoires, chacune des composantes du mélange correspond à une zone bien spécifique de l’image et génère des densités qui à leur tour génère les pixels. On propose une méthode d’estimation de tels modèles ainsi qu’un algorithme de segmentation expérimentée sur une image d’empreinte digitale.en
dc.language.isoenen
dc.subjectDirichlet processesen
dc.subject.ddc519en
dc.titleRandom distributions in image analysisen
dc.title.alternativeDistributions aléatoires en analyse d’imagesen
dc.typeDocument de travail / Working paper
dc.publisher.nameUniversité Paris-Dauphineen
dc.publisher.cityParisen
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.subject.ddclabelProbabilités et mathématiques appliquéesen


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