Kernel Density Estimation on Spaces of Gaussian Distributions and Symmetric Positive Definite Matrices - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue SIAM Journal on Imaging Sciences Année : 2017

Kernel Density Estimation on Spaces of Gaussian Distributions and Symmetric Positive Definite Matrices

Résumé

This paper analyzes the kernel density estimation on spaces of Gaussian distributions endowed with different metrics. Expressions of kernels are provided for the 2-Wasserstein metric on the space of multivariate Gaussians. For the Fisher metric the kernels are provided only for univariate Gaussians and multivariate centered Gaussians. The density estimation is successfully applied to a classification problem of electro-encephalographic signals.
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hal-01535731 , version 1 (09-06-2017)

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Citer

Emmanuel Chevallier, Emmanuel Kalunga, Jesus Angulo. Kernel Density Estimation on Spaces of Gaussian Distributions and Symmetric Positive Definite Matrices. SIAM Journal on Imaging Sciences, 2017, 10 (1), pp.191 - 215. ⟨10.1137/15M1053566⟩. ⟨hal-01535731⟩
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