基于混合高斯回归的子空间聚类视频火焰检测

摘要

子空间聚类是寻找从高维空间抽取最适合样本点的多个子空间表示的一个问题。现有的聚类模型一般采用不同的规范来描述噪声,这相当于假设数据被特定类型的噪声所破坏。然而,实际上,噪音要复杂得多。因此,简单地用一定的范数来模拟噪声是不合适的。因此,我们提出了将噪声用混合高斯模型表示的混合高斯回归子空间聚类。混合高斯回归提供了一个有效的模型来表示更广泛的范围内的噪声分布。其结果是,所得到的关联矩阵能够更好地表征实际应用中数据的结构。多个视频火焰数据集上的检测结果表明,混合高斯回归模型大大优于当前最优的子空间聚类方法。