{rfName}
On

Indexat a

Llicència i ús

Icono OpenAccess

Citacions

108

Altmetrics

Grant support

This work was supported in part by the Ministerio de Economia y Competitividad of the Spanish Government under project TEC2010-20412 (Enhanced 3DTV).

Anàlisi d'autories institucional

Cuevas, CarlosAutor o coautorGarcia, NarcisoAutor o coautor

Compartir

Publicacions
>
Article

On the Mahalanobis Distance Classification Criterion for Multidimensional Normal Distributions

Publicat a:Ieee Transactions On Signal Processing. 61 (17): 4387-4396 - 2013-09-01 61(17), DOI: 10.1109/TSP.2013.2269047

Autors: Gallego, G; Cuevas, C; Mohedano, R; García, N

Afiliacions

Resum

Many existing engineering works model the statistical characteristics of the entities under study as normal distributions. These models are eventually used for decision making, requiring in practice the definition of the classification region corresponding to the desired confidence level. Surprisingly enough, however, a great amount of computer vision works using multidimensional normal models leave unspecified or fail to establish correct confidence regions due to misconceptions on the features of Gaussian functions or to wrong analogies with the unidimensional case. The resulting regions incur in deviations that can be unacceptable in high-dimensional models. Here we provide a comprehensive derivation of the optimal confidence regions for multivariate normal distributions of arbitrary dimensionality. To this end, firstly we derive the condition for region optimality of general continuous multidimensional distributions, and then we apply it to the widespread case of the normal probability density function. The obtained results are used to analyze the confidence error incurred by previous works related to vision research, showing that deviations caused by wrong regions may turn into unacceptable as dimensionality increases. To support the theoretical analysis, a quantitative example in the context of moving object detection by means of background modeling is given.

Paraules clau

Background subtractionChi-squared distributionClassification algorithmsGaussian distributionKernel density-estimationLocalizationMahalanobis distanceMixtureModelMultidimensional signal processingRecognitionSurveillanceTrackingUncertainty

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Ieee Transactions On Signal Processing a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2013, es trobava a la posició 23/248, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Engineering, Electrical & Electronic.

Des d'una perspectiva relativa, i tenint en compte l'indicador de impacte normalitzat calculat a partir de les Citacions Mundials proporcionades per WoS (ESI, Clarivate), proporciona un valor per a la normalització de citacions relatives a la taxa de citació esperada de: 1.66. Això indica que, comparat amb treballs en la mateixa disciplina i en el mateix any de publicació, el situa com un treball citat per sobre de la mitjana. (font consultada: ESI 14 Nov 2024)

Aquesta informació es reforça amb altres indicadors del mateix tipus, que encara que dinàmics en el temps i dependents del conjunt de citacions mitjanes mundials en el moment del seu càlcul, coincideixen a posicionar en algun moment el treball, entre el 50% més citats dins de la seva temàtica:

  • Mitjana Ponderada de l'Impacte Normalitzat de l'agència Scopus: 1.79 (font consultada: FECYT Febr 2024)
  • Field Citation Ratio (FCR) de la font Dimensions: 16.4 (font consultada: Dimensions Jun 2025)

Concretament, i atenent a les diferents agències d'indexació, aquest treball ha acumulat, fins a la data 2025-06-02, el següent nombre de cites:

  • WoS: 47
  • Scopus: 61
  • OpenCitations: 52

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-06-02:

  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 52 (PlumX).

És fonamental presentar evidències que recolzin l'alineació plena amb els principis i directrius institucionals sobre Ciència Oberta i la Conservació i Difusió del Patrimoni Intel·lectual. Un clar exemple d'això és:

  • El treball s'ha enviat a una revista la política editorial de la qual permet la publicació en obert Open Access.
  • Assignació d'un Handle/URN com a identificador dins del Dipòsit en el Repositori Institucional: https://oa.upm.es/19074/

Com a resultat de la publicació del treball en el repositori institucional, s'han obtingut dades estadístiques d'ús que reflecteixen el seu impacte. En termes de difusió, podem afirmar que, fins a la data

  • Visualitzacions: 461
  • Descàrregues: 2,107

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (Gallego, Guillermo) i Últim Autor (GARCIA SANTOS, NARCISO).