Desplazamiento medio: un enfoque robusto hacia el análisis del espacio de características

Se propone una técnica no paramétrica general para el análisis de un complejo espacio de características multimodal y para delinear clusters de forma arbitraria en él. El módulo computacional básico de la técnica es un antiguo procedimiento de reconocimiento de patrones: el desplazamiento medio. Para datos discretos, demostramos la convergencia de un procedimiento recursivo de desplazamiento medio al punto estacionario más cercano de la función de densidad subyacente y, por lo tanto, su utilidad en la detección de los modos de la densidad. También se establece la relación del procedimiento de desplazamiento medio con el estimador de Nadaraya-Watson de regresión de kernel y los estimadores M robustos; de localización. Se describen algoritmos para dos tareas de visión de bajo nivel: suavizado que preserva la discontinuidad y segmentación de imágenes, como aplicaciones. En estos algoritmos, el único parámetro establecido por el usuario es la resolución del análisis, y se aceptan imágenes en escala de grises o a color como entrada. Amplios resultados experimentales ilustran su excelente rendimiento.