Reference:

[1] Mean shift: A robust approach toward feature space analysis, PAMI, 2002

[2] mean shift,非常好的ppt ，百度文库链接

[3] Pattern Recognition and Machine Learning, Bishop, 2006，Sec 2.5

[4] Computer Vision Algorithms and Applications, Richard Szeliski, 2010, Sec 5.3

[5] Kernel smoothing,MP Wand, MC Jones ,1994, Chapter 4

mean shift 图像分割 (一): 1 总体思想，2 算法步骤

mean shift 图像分割 (二): 3 算法原理，4 延伸

mean shift 图像分割 (三): 5 非参数密度估计

图像分割—mean shift(OpenCV源码注解)

5 非参数密度估计

    这一部分说明为什么处的密度估计：

    其实，我觉得看bishop的那本书[2]就可以了，行云流水，精彩绝伦，其实，这本书的大部分内容都是如此精彩。我是按自己的理解写的，有些地方有改动，也会有错误，望各位看官指正。

    如果产生数据的分布形式已知，参数也已知，那么概率密度函数PDF已知，可以直接计算每一点的概率密度，比如高斯分布。如果参数不知道，那么也可以用数据估计参数，比如最小二乘估计，最大似然估计，贝叶斯参数估计等，如果连产生数据的分布形式都不知道，怎么办求概率密度呢？这就是一个非参数问题了，方法：让数据说话。

    5.1 猜一下

    对于上图中2维的情况，要估计蓝色圆域的概率密度，我相信大多数人都能凭直觉想到一种方法，那就用蓝色圈圈内的数据点个数，除以总的数据点个数，即。如果圆圈足够小，那么蓝色圈圈内部的概率密度就可以看成近似相等，那么蓝色点的概率密度应该是,是蓝色圈圈的面积。当然，也可以推广到维空间。这种算法，虽然直观，但缺乏理论支撑，下面证明，大伙的确猜对了。

    5.2理论推导

    首先说下，为什么可以用估计。

    设是一个维的数据，密度函数为，则空间中的一个区域的概率密度，即数据点落在区域的概率:

    现在假设，依据某种未知概率分布得到了N个数据点（非参数并不是无法参数化，理论上任何分布都可以参数化，毕达哥拉斯说"万物皆数"，只是参数无限维，只能当做非参数处理），则落在中的点的个数可能是,是否落在区域中就是一个二项分布：

    二项分布的期望：

    二项分布的方差：

    当时，，从参数估计角度说，前者说明是的无偏估计，后者说明是的一致估计。总之，说明，是一个很好的估计量。

    因此，

    进一步假设，比较小，那么内的可近似相等，于是：

    为的体积

    注意：是有偏估计，下面再说。

    由此推出，估计，有两种方法，第一种是固定看的数目，这就是kernel估计的本质（个人认为，直方图估计，Parzen windows 也是）。另外一种方法是固定看包含个数据点所需要的体积，这就是K最近邻估计。

    5.3直方图密度估计

    将数据范围划分为若干个宽度为的小栅格（bin）（也可以不等长哦），然后统计落在每个区间内的数据点个数，那么，每个区间的密度,为整个数据范围内的数据点个数。

    这个方法有很多缺陷：

    （1）第一个bin起始位置的选择会影响到结果（与bin的个数无关）

    （2）估计出来的概率密度有好多毛刺，不是连续光滑的曲线。

    （3）适合一两维的情况。维是需要的bin个数为（假设每一维都需要划分成个bin）,而且大多数bin的值为0，造成维度灾难(Curse of dimensionality)

    此外，对的大小特别敏感，小了，过拟合，不光滑，大了，太光滑，不过这是参数估计的普遍现象，前面提到的也是如此。

    5.4 K近邻密度估计（K-nearest neighbours，KNN）

    上面已经提过，，固定,看需要多大的。

    这里我们用KNN密度估计+贝叶斯 推导下KNN分类器的原理。至于怎么分类的，很简单，如果不知道的话，哈哈，看我以前写的KNN （Related部分）。

    样本属于哪一类就看它属于哪一类的可能性最大，即：

    很简单，基本的先验概率转后验概率：

    利用上面的结论，则，，

    所以，比较属于哪一类时，很公正，先在训练集中找K个最近的数据点，哪一类人多势众，测试样本就属于哪一类。

3类的情况

    5.5 核密度估计（kernel density estimation, KDE）

    5.5.1 Parzen windows

    点处的密度估计值,为落在以为中心的超球体的数据点个数。这与我们最开始猜测时的思想一致，只不过将超球体，换成超立方体。下面用数学符号形式化表示一下：

    好了，我们用核函数的形式表示了，这里，，为总的样本数。这种方法本质上和直方图方法没有太大的区别，Parzen windows方法是以数据点为中心，而直方图是我们自己固定好的点为中心。因此，它也会有直方图的一些缺点。比如估计的概率密度不是连续，维度灾难。

    5.5.2 Kernel smoothing

    很自然的，如果利用的数据量越大，估计出来的值就会越好，因为，我们综合的信息越多，于是我们使用所有数据点估计。采用所有样本估计的话，自然得要用加权的方法，越靠近估计点的数据点权重越大，反之，越是远离数据点，权重越小。

    前面已经介绍过具有这样属性的两种核函数。Epanechnikov Kernel和 Normal Kernel。我们可以直接替换掉，则：

    由于这两个核函数都是径向对称（radially symmetric），所以稍作了变化。

一开始，我并不理解为什么可以这么做，因为这样就已经不是窗口内的数据点个数，而是所有数据点都参合进来了，意义已经不一样了。后面我们可以通过求它的期望来进一步说明。

此外，bishop说，这个式子既可以看成，只有一个以为中心的窗口，也可以看成个以为中心的窗口，后一种介绍，我一直理解不了，但是，原文都是而不是，所以应该是第二种解释，才会这样写，我觉得第一种解释挺好，所以我都换过来了。

比如，我们使用高斯核，就有：

    注意：在靠近左边/右边的估计值有很大偏差，这是因为数据不对称，所以主要以右边/左边的数据为主，如果是回归就不会参数这种现象了。

    下面啰嗦一下上式中的

    而，所以。至于为什么要保证，下面就会知道了。

现在看看估计值的期望

    我们先做一次变量替换，。

    假设足够光滑，各阶导数都存在，我们在对在处泰勒展开一下：

    这里只推导1维的情况，维太复杂了……

    注意：无穷小项直接被我忽略了。

    第一项当然希望等于，于是我们就希望，得到第一个条件。不过，对于模式搜索来说，都可以，只要不影响到我们比较大小就好。

    第二项，等于0最好，所以我们希望

    第三项，不能发散，所以还得满足第三个条件：,原文还提到一个条件：，这个条件怎么来的，还没想清楚，很多论文也不提这个条件。

    显然这是一个有偏估计，偏差为。

    方差:

    因此，要使得期望很小，则要很小，要使方差很小则要很大。

    书上的多维推导过程，复杂，矩阵知识严重不够用。

    其中：，为了简便，我上面都是（图像分割中，一般也是如此），用来控制核函数的形状和方向，比如我们可以将高斯核改成椭圆形状。

    这里岔开一下，扯一扯目标检测。比如我们要检测图像中的椭圆形物体，用两高斯核作差，得到一个DoG（类似于墨西哥草帽），让它和图像卷积。控制它的形状和方向就能使得特定形状和方向的目标的响应值最大（和卷积核越像的区域其滤波响应值越大），从而能得到一张该目标在任何一点出现的概率图。接下来用mean shift 作模点搜索，这应该就是mean shift用于目标检测的基本原理吧，待验证。

    记录几个公式：

    ,是方阵

    ，是缩写……

    5.5.3直方图估计的kernel 平滑版

    参见：《Density Estimation》 Simon J. Sheather, Statistical Science 2004

    木有仔细看……

    如果假设数据服从正态分布，那么就有最优带宽，还有好多种……

    normal reference bandwidth：

    oversmoothed bandwidth

    数据的标准差，

    ：数据的个数，但是我以前看《Fast Object Detection with Entropy-Driven Evaluation》源码，用的是, 它的并不是指实际的数据，它是去掉重复后的数据，但是它论文上还是说就是样本的数目，为什么呢？

    这个用得比较多，我截取了这篇论文的部分代码，做了个小实验，……

matlab代码

       
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       ri=round (randn(500,1)*100+50);
       nb_UniQueD=numel(unique(ri));
       minScore = min(ri(:))-1;
       maxScore = max(ri(:))+1;
       scoreStd = std(ri);
        sigma = 1.44 * scoreStd * nb_UniQueD^(-1/5); % not the number of sample
%         sigma = 1.06 * scoreStd * numel(ri)^(-1/5); % not the number of sample
        numBins  = min(256,10*nb_UniQueD/2);
        Sp = linspace(minScore, maxScore, numBins+1);% need to add one
        H  = histc(ri, Sp);
        % normalize by number of samples
        Hraw = H / sum(H);
        figure, subplot(211);
        bar(Hraw);title('histogram estimation')

        % discretization factor
        discrFactor = (maxScore - minScore) / numBins;

        kerSize = round(5 * sigma / discrFactor);
        if kerSize(1) < 3
            kerSize(1) = 3.0;
        end
        kerSize = double(kerSize);

        % apply parzen window, kernel size such that it gets to 2 sigma
        K = fspecial('gaussian', [kerSize 1], double(sigma/discrFactor) );
        H = conv( Hraw, K, 'same' );
        H = H + 1e-10;
        H = H ./sum(H);
       subplot(212),bar(H);title('after smooth')