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SEGMENTATION BAYESIENNE PAR ECHANTILLONNAGE BOOTSTRAP

Dans ce papier, nous présentons une méthode de segmentions basée sur la règle de décision de Bayes. En supposant que le mélange est gaussien, les paramètres qui régissent la classification bayesienne sont estimés par la méthode du maximum de vraisemblance et la famille des algorithmes itératifs d’estimation maximisation. Afin d’accélérer la classification nous utilisons l’échantillonnage Bootstrap contextuel. L’intégration de la méthode de segmentation ainsi développée dans un module d’indexation d’une base de données images nous a permis de la valider

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