搜索资源列表
GMM
- 本混合高斯模型是基于opencv的,利用了系统自带的检测函数,检测效果较好.欢迎切磋!
OPENCV_GMM
- 基于OPENCV的GMM算法，通过时间推移建立视频图像的高斯混合背景模型，并可有效检测其中的运动目标。
FGD运动物体检测
- FGD方法实现的运动物体检测。效果非常好，比GMM要好很多，尤其对于处理光线和晃动树叶问题
test_for_read_wavfile
- 本代码包括vc下对于wave文件的读取，以及声纹识别中mfcc的计算，包括完整的声音预处理和特征计算过程。-Vc under this code, including the wave of documents to read, as well as Voice Recognition MFCC calculation, including the voice of integrity and characteristics of pre-processing calculations.
GMM
- It s GMM(Gaussian Mixture Model) code
Gaussian_mixture_model
- 高斯混合模型[Gaussian mixture model,简称GMM]是单一高斯机率密度函数的延伸,由於GMM 能够平滑地近似任意形状的密度分布,因此近年来常被用在语音与语者辨识,得到不错的效果。 -Gaussian mixture model [Gaussian mixture model, referred to as GMM] are single-Gaussian probability density function of the extension.GMM can approxi
GMM1_NE
- Gaussian Mixture Models (GMM) for speech noise reduction
gmm
- 利用混合高斯模型训练视频，获得背景图像，并将背景保存。-training video with GMM model ,then get the background,and store the picture in your computer.
GMM
- 混合高斯模型做的视频跟踪系统，具有良好的跟踪效果-Gaussian mixture model to do a video tracking system, has a good tracking results
em_qt
- 在这一节中就采用opencv自带的一个EM sample来学习下opencv中EM 算法类的使用，顺便也体验下EM 算法的实际应用。 环境：Ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5+opencv2.4.2 在这里需要使用2个与EM算法有关的类，即CvEM和CvEMParams，这2个类在opencv2.4.2已经放入legacy文件夹中了，说明不久就会被淘汰掉，因为在未来的opencv版本中，将采用Algorithm这个公共类来统一接口。不过CvEM和Cv
emvisi2.tar
- Implementation of Julien Pilet s paper, GMM method for video background detection, robust to sudden light change.
GMM
- 高斯混合模型和K均值算法的实现代码。看main函数就可以知道分别的计算原理。-Gaussian mixture model and K-means algorithm code. See the main function can know each calculation principle.
GMM
- 针对摄像机固定下的复杂背景环境，对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割，实现运动目标检测和跟踪。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。-For c
gmmtrain_EM
- GMM UBM TRAINING CODE
matlab-gmm
- tracking cars by Gaussian Mixture Model