Contributions à l'étude de la classification spectrale et applications

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30 Classification spectrale : algorithme et étude du paramètre De plus, à ce stade, il manque un aspect théorique, un critère topologique, permettant de valider une heuristique pour le paramètre de l’affinité gaussienne ou, dans le cas de segmentation d’image, une définition de l’affinité gaussienne. Il reste à étudier le fonctionnement de la méthode de clustering spectral et montrer comment le paramètre influe sur la méthode.
1.4.2 Traitement d’images 31 (a) Boîte produit 2D par 1D d’affinité : 20 seuils de luminances et 20 clusters (b) Boîte rectangulaire 3D d’affinité : 20 seuils de luminances et 20 clusters (c) Boîte produit 2D par 1D d’affinité : 40 seuils de luminances et 20 clusters (d) Boîte rectangulaire 3D d’affinité : 40 seuils de luminances et 20 clusters Figure 1.12 – Test sur images avec une boîte rectangulaire 3D d’affinité
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Bibliographie [1] P.D. Acton, L.S.
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BIBLIOGRAPHIE 161 [37] M. Ester, H.
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BIBLIOGRAPHIE 163 [75] R. Maroy, R.
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BIBLIOGRAPHIE 165 [114] L. Yen, D.
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