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EM
- GMM的优化，用EM算法实现高斯混合模型-GMM optimization algorithm EM
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
clustering
- 使用K-means，混合高斯模型（GMM），层次聚类算法实现的多类别数据的聚类。内含详细的实验报告。-Using K-means, Gaussian mixture model (GMM), hierarchical clustering algorithm to achieve multi-class data clustering. Including a detailed lab report.
hunhegaosi
- 针对智能交通系统中运动目标检测阶段存在的不足，提出了一种基于自适应混合高斯模型（ＧＭＭ）的改进算法。-For the deficiencies of the intelligent transportation system moving target detection stage, an improved algorithm based on adaptive Gaussian mixture model (GMM).
GrabCut
- 实施GRABCUT源代码 由贾斯汀塔尔博特jtalbot@stanford.edu 。 放置在公共领域， 2010年 代码最后更新：2006年 弗拉基米尔·洛夫（ vnk@cs.cornell.edu ） ， 2001年使用GRAPHCUT实施。 要求： OpenGL的， GLUT和OpenCV的库来编译和运行。 用法： grabcut.exe <ppm文件名 使用鼠标拖动矩形围绕前景部分显示的图像。 然后使用下面的按键
GrabCut
- GrabCut实现源代码 贾斯廷·塔尔博特,jtalbot@stanford.edu 放置在公共领域,2010 代码最后更新,2006 使用Graphcut实现弗拉基米尔• 柯尔莫哥洛夫(vnk@cs.cornell.edu),2001。 要求:OpenGL,供过于求,OpenCV库来编译和运行。 用法:grabcut。 exe < ppm文件名> 使用鼠标拖动矩形在前台部分的显示图像。 然后使用以下键 1 :显示图像 “2”:显示
GMM_EM
- 2类分类高斯混合模型 使用k-means的方法来初始化GMM， 基于EM算法计算出GMM模型参量。 测试GMM模型分别有2个，4个，8个混合成分-2-class classifier with Gaussian Mixture Models. Use the k-means method to initialize the GMM’s Then improve the GMM models iteratively based on the EM algo-rithm.
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- 本程序实现多模态故障检测与故障诊断，用的方法是PCA_GMM，GMM是用的FJ算法，效果很好-This procedure realize multimodal, fault detection and fault diagnosis method is PCA_GMM, GMM FJ algorithm is used, the effect is very good
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- 本程序实现多模态故障检测与故障诊断，用的方法是LPP_GMM，GMM是用的FJ算法，效果很好-This procedure realize multimodal, fault detection and fault diagnosis method is LPP_GMM, GMM FJ algorithm is used, the effect is very good
1
- 本程序实现多模态故障检测与故障诊断，用的方法是LPP_GMM_FJ，GMM是用的FJ算法，效果很好-This procedure realize multimodal, fault detection and fault diagnosis method is LPP_GMM_FJ, GMM FJ algorithm is used, the effect is very good
2
- 本程序实现多模态故障检测与故障诊断，用的方法是LPP_GMM_FJ，对象为TE,GMM是用的FJ算法，效果很好-This procedure realize multimodal, fault detection and fault diagnosis method is LPP_GMM_FJ, object for TE, GMM FJ algorithm is used, the effect is very good
3
- 本程序实现多模态故障检测与故障诊断，用的方法是LPP_GMM_FJ，对象为CSTH,GMM是用的FJ算法，效果很好-This procedure realize multimodal, fault detection and fault diagnosis method is LPP_GMM_FJ, object for CSTH, GMM FJ algorithm is used, the effect is very good
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- 本程序实现多模态故障检测与故障诊断，用的方法是pca_GMM_FJ，对象为CSTH,GMM是用的FJ算法，效果很好-This procedure realize multimodal, fault detection and fault diagnosis method is pca_GMM_FJ, object for CSTH, GMM FJ algorithm is used, the effect is very good
5
- 本程序实现多模态故障检测与故障诊断，用的方法是pca_GMM_FJ，对象为TE,GMM是用的FJ算法，效果很好-This procedure realize multimodal, fault detection and fault diagnosis method is pca_GMM_FJ, object for TE, GMM FJ algorithm is used, the effect is very good
ImageMatting
- 图像处理ImageMatting的实现。主要思路是： 1）手工交互的给出一个前景区域的包围盒。 2）根据当前的前景和背景分割结果，分别估计前景和背景的GMM模型 3）用GraphCut算法进行分割 对上述2），3）两步进行迭代，得到比较好的分割结果 （分割-->估计前景背景-->分割） 4）matting-Image processing ImageMatting achieved. The main idea is: 1) gi
Digital-Identification2
- 基于人工神经网络和GMM的数字识别 与简单的数字识别存在算法上的不同-Different artificial neural networks and digital identification GMM with simple digital identification algorithms based on the presence of
GMMP-and-tracking
- 活动目标检测源码,用混合高斯算法编写，适用于复杂场景视频监控-alive target detection，used in GMM algorithm
Gaussian-mixture-model
- 混合高斯模型GMM EM算法，建模效果好，可以用于行为识别-Gaussian mixture model GMM EM algorithm, modeling effect, can be used for behavior recognition
Des555ktop
- 【谷速软件】matlab修改-GMM的EM算法实现 可以用着参考使用 -[Valley] matlab software modification-GMM speed of EM algorithm can be used with reference to the use of
GM_EM
- 经典的em算法即期望最大化算法，可用于高斯混合GMM模型和聚类算法，-Classic em algorithm that expectation maximization algorithm can be used for Gaussian mixture models and GMM clustering algorithm,