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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