《计算机视觉:模型、学习和推理》一3.7 多元正态分布

简介: 本节书摘来华章计算机《计算机视觉:模型、学习和推理》一书中的第3章 ,第3.7节, [英]西蒙J. D. 普林斯(Simon J. D. Prince)著苗启广 刘凯 孔韦韦 许鹏飞 译 译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

3.7 多元正态分布


2017_09_19_130737

图3-7 多元正态分布建立一个由D维变量x=[x1,…,xD]T决定的模型,其中x的每个元素x1,…,xD都是连续的且为任意实数。该分布由D×1维均值向量μ和D×D维协方差矩阵Σ定义,μ决定分布的均值,协方差矩阵Σ决定分布的形状。分布的等值线图是椭圆,椭圆的中心由μ决定,形状由Σ决定。该图描述了一个二元分布,其中协方差通过绘制其中一个椭圆描述
多元正态分布或多元高斯分布是一个由D维变量x决定的模型,其中x的每个元素x1,…,xD都是连续的且为任意实数(见图3-7)。同样,一元正态分布就是仅有一个变量的多元正态分布的特殊情况。在计算机视觉处理中,计算机会将图像一个区域内的D个像素的亮度联合起来建立正态分布模型。全局的状态也可以由多元正态分布描述。例如,某个物体的三维坐标(x,y,z)的联合概率就可用多元正态分布来表示。
多元正态分布有两个参数:均值μ,协方差Σ。μ是D×1向量,它描述分布的均值。协方差Σ是对称的D×D维正定矩阵,这样使任意的实向量z满足zTΣz恒为正。其概率密度函数为:

2017_09_19_130850

也可简写为:
2017_09_19_131125
在本书中,多元正态分布将经常使用,整个第5章用于阐述其性质。

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