搜索资源列表
EMyu
- 最近在做毕设,是有关高斯混合模型的算法,主要采用EM算法,这片硕士论文在这方面介绍的比较详细,可以去下载研究下。
BackgroundSubtraction
- 减背景算法,基于背景建模的方法获取前景目标,采用高斯混合模型
gaosi
- 在OpenCV的cvaux有高斯混合模型函数,其中定义了CvGaussBGModel类用于存放高斯混合模型的各个参数。在编写代码前需要对cvbgfg_gaussmix.cpp和cvaux.h这两个文件做些修改
CImGauMM_
- 高斯混合模型,及背景减计算,Blob连通域,统计流量计数
Gaussian
- 高斯混合模型算法-Gaussian mixture model algorithm
混合高斯模型
- 经典混合高斯模型,运动目标检测
EM算法
- EM算法,用于实现高斯混合模型参数估计GMM
cvbgfggaussmix.rar
- 混合高斯模型,用于背景建模的程序,使用时请安装OPENCV,Gaussian mixture model for background modeling procedure, the use of when you install OPENCV
lhgcxgmm.rar
- 自己采用opencv编写的程序,该程序主要实现运动目标的检测,采用背景减法里面的GMM混合高斯模型,Opencv prepared to adopt its own procedures, the procedures for major sports achieve target detection using background subtraction inside GMM Gaussian Mixture Model
LiuMixGauss.rar
- 关于自适应背景提取,是基于高斯模型的,效果很好,On adaptive background extraction is based on the Gaussian model, the effect of good
111186761EMnormmixtest.rar
- 用matlab实现高斯混合模型Em算法的源程序哪位有呀,帮帮忙啦- 工具箱与,With the realization of Gaussian mixture model matlab algorithm Em Which source are you? Help help you- the toolbox and
EM-Algorithm.zip
- 最大期望值算法以及在混合高斯模型的应用的详细介绍,Expectations algorithm and the largest mixed-Gaussian model in the details of the application
GuassionModel.rar
- 基于混合高斯模型的运动目标检测,值得学习,对背景更新相当有效,opencv程序
GMM
- 混合高斯模型的C++程序,封装成为C++的类,直接调用即可。-gaussian mixture model train code
BGFG_CODEBOOK
- 基于码书的运动目标检测是和混合高斯模型(MoG,GMM)类似的而简单有效的背景剪除方法,附件是VC++6.0编写的基于码书的运动目标检测,可直接读取摄像头,也可改为读取硬盘视频文件,需安装Opencv1.1-Codebook-based moving target detection and Gaussian mixture model (MoG, GMM) and a similar cut off the background simple and effective method of a
EM_Gaussian
- 基于EM算法的高斯混合模型参数估计Matlab算法,-EM algorithm-based parameter estimation of Gaussian mixture model
ga
- 基于混合高斯模型的背景建模方法的实现,用C++语言编写-Gaussian mixture model-based background modeling method of implementation, with C++ language
GGDSMATLAB
- 对广义高斯混合模型有个初步的认识,基本掌握GGD模型-Generalized Gaussian mixture model has a preliminary understanding of the basic grasp the GGD model
GMM
- 实现混合高斯模型的聚类算法 利用最大似然估计和最大期望的方法来实现混合高斯模型-Gaussian mixture model to achieve clustering algorithm using the maximum likelihood estimation and the greatest way to achieve the desired mixed-Gaussian model