Unsupervised Learning of a Finite Discrete Mixture Model Based on the Multinomial Dirichlet Distribution: Application to Texture Modeling

机译：基于多项式Dirichlet分布的有限离散混合模型的无监督学习：纹理建模应用

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This paper presents a new finite mixture model based on the Multinomial Dirichlet distribution (MDD). For the estimation of the parameters of this mixture we propose an unsupervised algorithm based on the Maximum Likelihood (ML) and Fisher scoring methods. This mixture is used to produce a new texture model. Experimental results concern texture images summarizing and are reported on the Vistex texture image database from the MIT Media Lab.

机译：本文介绍了一种基于多项式Dirichlet分布（MDD）的新型有限混合物模型。为了估计该混合物的参数，我们提出了一种基于最大可能性（ML）和Fisher评分方法的无监督算法。该混合物用于产生新的纹理模型。实验结果涉及纹理图像总结，并在MIT媒体实验室的vistex纹理图像数据库上报告。

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来源
《International Workshop on Pattern Recognition in Information Systems》|2004年||共10页
会议地点
作者
Nizar Bouguila; Djemel Ziou;
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正文语种
中图分类 TP391.4-53;
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