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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Detecting Changes with the Robust Competitive Detector

verfasst von : Leszek J. Chmielewski, Arkadiusz Orłowski

Erschienen in: Pattern Recognition and Image Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The concept of the competitive filter is reminded and its ability to find changes in 1D data is extended by adding the robustness feature. The use of two affine approximators, one at the left and one at the right side of the considered data point, makes it possible to detect the points in which the function and its derivative changes, by subtracting the outputs from the approximators and analyzing their errors. The features of the detector are demonstrated on artificial as well as real-life data, with promising results.

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Fußnoten
1
The software and the graphs were developed in Matlab\(^{\textregistered }\).
 
Literatur
1.
2.
Chmielewski, L.: The concept of a competitive step and roof edge detector. Mach. Graph. Vis. 5(1–2), 147–156 (1996)
3.
Chmielewski, L.: Failure of the 2D version of the step and roof edge detector derived from a competitive filter, Report of the Division of Optical and Computer Methods in Mechanics, IFTR PAS, December 1997
4.
5.
Jaworski, S., Furmańczyk, K.: On the choice of parameters of change-point detection with application to stock exchange data. Quant. Meth. Econ. XI I(1), 87–96 (2011)
6.
7.
8.
Niedźwiecki, M., Sethares, W.: New filtering algorithms based on the concept of competitive smoothing. In: Proceedings 23rd International Symposium on Stochastic Systems and their Applications, Osaka, pp. 129–132 (1991)
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Niedźwiecki, M., Suchomski, P.: On a new class of edge-preserving filters for noise rejection from images. Mach. Graph. Vis. 1–2(3), 385–392 (1994)MATH
10.
11.
12.
Rousseeuw, P., Leroy, A.: Robust Regression and Outlier Detection. Wiley, Hoboken (1987)CrossRefMATH
Metadaten
Titel
Detecting Changes with the Robust Competitive Detector
verfasst von
Leszek J. Chmielewski
Arkadiusz Orłowski
Copyright-Jahr
2017
Buch
Pattern Recognition and Image Analysis

Print ISBN: 978-3-319-58837-7

Electronic ISBN: 978-3-319-58838-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-58838-4_39