Algoritmo k-means Baseado na Distância de Fisher-Rao na Subvariedade das Distribuições Gaussianas Diagonais.

Julianna Pinele, João Eloir Strapasson

Resumo


Uma fórmula explı́cita da distância de Fisher-Rao para modelos de distribuição em geral é muito difı́cil de determinar, especialmente no caso das distribuições Gaussianas multivariadas. Neste trabalho apresentamos um limitante superior para a distância de Fisher-Rao no espaço das distribuições Gaussianas multivariadas usando a distância na subvariedade formada por distribuições gaussianas cuja matriz de covariância é diagonal. Introduzimos também uma adaptação do algoritmo k-means baseado na distância de Fisher-Rao para simplificar misturas compostas por distribuições Gaussianas diagonais. Aplicamos o algoritmo para simplificar misturas Gaussianas no contexto de segmentação de imagens.


Palavras-chave


Distância de Fisher-Rao; Limitante Superior; Mistura Gaussiana; Algoritmo k-means; Segmentação de Imagens.

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DOI: https://doi.org/10.5540/03.2017.005.01.0503

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