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Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Segmentation non-supervisée dans les champs de Markov couples gaussiens

Résumé

We present a new probabilistic latent. variable model to characterize strong correlations. A robust unsupervised parameter estimation method is proposed. The new model performs well against other classical methods in practical cases where a model including correlated noise is useful
Nous présentons un modèle probabiliste à données cachées pour la modélisation de variables fortement corrélées. Une méthode d’estimation non-supervisée des paramètres se distinguant par sa robustesse est proposée. Le nouveau modèle s’illustre face à d’autres méthodes dans les problèmes pratiques où la modélisation par bruit corrélé est pertinente.
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Dates et versions

hal-03228240 , version 1 (17-05-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03228240 , version 1

Citer

Hugo Gangloff, Jean-Baptiste Courbot, Emmanuel Monfrini, Christophe Collet. Segmentation non-supervisée dans les champs de Markov couples gaussiens. GRETSI 2019: XXVIIème colloque francophone de traitement du signal et des images, Aug 2019, Lille, France. pp.177-180. ⟨hal-03228240⟩
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