搜索资源列表
GaussEm
- 关于高斯混合模型（GMM）的matlab源代码-on Gaussian mixture model (GMM) Matlab source code
gmm
- 一个在matlab环境下编写的采用expectation maximization方法计算高斯混合模型的程序。
Gaussian-Mix
- 这是一个高斯混合模型的源代码,环境是matlab, 高斯混合模型运用于多个方面,在信号处理中应用非常广泛,初学者可以作为参考
EM-suanfa-hunhegaosi
- em算法计算混合高斯模型的参数估计，极大似然，EM算法用于K均值问题的参数估计。MATLAB实现有代码-em algorithm Gaussian mixture model parameter estimation, maximum likelihood parameter estimation for K-means problem EM algorithm. MATLAB implementation code
GMM
- GMM（混合高斯模型）matlab代码，代码中有详细的代码说明。同时还包含一个例子。-GMM (GMM) Matlab code, the code has a detailed descr iption of the code. Also contains an example.
gaussian4_28
- 用matlab实现混合高斯背景建模,进一步检测出运动目标-Using matlab to achieve Gaussian mixture background modeling
The-infrared-target-detection-method
- 本程序采用matlab编码，一共有包括帧间差分法、背景差分法、光流法、混合高斯模型法四种方法来实现红外目标检测的功能，代码检测易懂，适合初学者多多借鉴~-This procedure using matlab coding, a total including the inter-frame difference, background subtraction, optical flow method, Gaussian mixture model approach are four ways
Gaussian-mixture-model-matlab
- 高斯混合模型的matlab程序，可以直接拿来用，适合初学者。-Gaussian mixture model matlab procedures can be directly used for beginners.
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- 本人编写的matlab程序，采用混合高斯模型和改进的CV模型相结合的目标跟踪算法，能够准确的跟踪出车辆与行人-I prepared matlab procedures, target tracking algorithm using Gaussian mixture model and improved CV model combining the ability to accurately track the vehicle and pedestrian
Gauss
- 背景建模 混合高斯模型 opencv代码和matlab代码-Background modeling Gaussian mixture model opencv code and matlab code
mixGaussEm
- matlab m文件 EM算法混合高斯模型-matlab m file EM algorithm Gaussian mixture model
Matlab-Image-Noise-Filter
- Matlab椒盐和高斯混合噪声的滤波，包括自适应中值和修正的阿尔法等多种几种方法，比较简单，自带函数，含测试图片且为相对路径，可直接运行。-Some Matlab Image Noise Filter using approaches such as adapted median filter and alpha trim,targeted at mixed noise of gauss noise and salt&pepper noise.
matlab
- 十字路口车流通量及车身颜色的统计通过MATLAB创建系统对象，用于读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。颜色提取算法采用 RGB 颜色模型，利用MATLAB进行仿真-Crossing the circulation of the car and body color statistics by MATLAB to create object system, used to read th
Foreground-detection-procedures
- 前景检测程序，MATLAB实现，有背景差分，帧差法，混合高斯模型，光流法。-Foreground detection procedures, MATLAB, background difference, frame difference method, the gaussian mixture model and optical flow method.
mixture_of_gaussians
- 这是一个混合高斯模型的MATLAB程序，能够实现运动目标检测阶段，仅供初学者参考。-This is a mixed Gaussian movement target detection MATLAB program, can achieve the initial detection of moving objects, only for beginners reference
FullBNT-1.0.4
- 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学
GMM-GMR-v2.0
- 统计概率模型 高斯混合模型的匹配，属于拟合类算法，可以用于2D 和3D数据(Expectation-Maximization estimation of GMM parameters. % This source code is the implementation of the algorithms described in % Section 2.6.1, p.47 of the book "Robot Programming by Demonstration: A %
GMM
- matlab 实现GMM——EM算法,自动生产混合高斯分布，GMM算法的示例demo(matlab em gmm,Automatic production of mixed Gauss distribution, an example of GMM algorithm demo)
Matlab聚类分析
- 分别运用分层聚类、K均值聚类以及高斯混合模型来进行分析
混合改进蚁群算法matlab源程序
- 混合改进蚁群算法matlab源程序。其中，MainSim文件为主函数，此程序为基于自适应信息素、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进的混合改进蚁群算法程序。其中，自适应信息素改进代码在ACOUCP文件的143-152行；决策变量高斯变异在GaussMutation文件；决策变量边界自调整改进代码在MainSim文件的40-49行。