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搜索资源 - Kernel Density Estimation
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本程序是一维密度估计，用于了解和密度估计有很大帮助。-One-dimensional kernel density estimation
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均值漂移Mean Shift算法是一种基于核密度估计的处理方法，被广泛用于图像降噪，分割和目标跟踪中，本代码是图像分割实现。-Mean Shift algorithm is a kernel density estimation based approach is widely used for image noise reduction, segmentation and target tracking, the code is to achieve image segmentation.
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基于非参数核密度估计的Copula函数选择原理.-Based on nonparametric kernel density estimation in the Copula function selection principle
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把那个软件包解压缩，添加到matlab路径下，运行@kde\mex\makemex.m，然后就可以调用kde函数创建核密度估计类对象，调用类对象的各种“方法”实现核密度估计、画图等-Next, running @ kde \ mex \ makemex. then can be called kde function creates kernel density estimation class object, the call of the object of "method" realiz
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核密度估计，目标检测，图像处理，希望有用-Kernel Density Estimation
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machine learning-Density Estimation objects.
parzen - Parzen s windows kernel density estimator
indep - Density estimator which assumes feature independence
bayes - Classifer based on density estimation for each class
gauss - Normal distr
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自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模
-Adaptive kernel density estimation motion det
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基于核密度估计的背景减法算法，拥有命令行界面的C++源代码。-kernel density estimation based background subtraction algorithm [1] with a command line interface. this algorithm is a somewhat improved version of [2].
the kmovingobjdetector class within the project is originally w
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Locally Adaptive Kernel Density Estimation
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Locally Adaptive Kernel Density Estimation
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核密度估计，可以刻画变量的时间演进动态性，可以反映变量在时间上的变动的整体性- Kernel Density Estimation
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核密度估计的parzen窗法，简单易用，适合于初学非参数估计的用户。-Kernel Density Estimation parzen window method, easy to use, suitable for novice non-parametric estimation of the user.
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核密度估计 C程序 自己编写 适合初学者-Kernel Density Estimation write your own C program
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利用Gauss核密度估计求窗口宽度，只需导入源数据和修改窗口宽度即可计算最优的窗口宽度，方便，简单，实用-Use Gauss kernel density estimation window width requirements, simply import the source data and modify the window width to calculate the optimal width of the window, convenient, simple, practical
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背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
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针对核密度估计背景建模方法运算量大难以实时应用的问题，提出了一种基于背景直方图分布的快速核密度估计背景建模方法。选用三角核函数进行核密度估计，根据三角核带宽函数的截断效应，引入背景分布的直方图完成快速背景建模，在保证目标检测准确性的同时提高运算速度。测试实验结果验证了算法能够满足监控系统的实时性要求。-For kernel density estimation is difficult to satisfy real-time applications because of large amou
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对6个样本点，进行直方图估计核高斯核密度估计-for 6 sample points, histogram estimation and Gauss kernel density estimation
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基于高斯核密度函数的运动目标检测程序。参考文章是background and foreground Modeling Using kernel density Estimation for visual surveilence-This programe used in moving object detection, the programe refer to article background and foreground Modeling Using kernel density Est
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核密度估计，绘制频率直方图、核密度估计图、正态分布密度图-Kernel density estimation, drawing frequency histograms, kernel density estimation map, normal density map
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实现k维度的核密度估计，包含了点积核和常规核函数的实现-implement k-dimensional kernel density estimation， supports product kernels ，Gausiankernel 。
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