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搜索资源 - Mixture of Gaussian model
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这个源码提供了如何利用高斯混合模型去做影像辨识的参数的训练-the source how to use a Gaussian mixture model to do the imaging parameters of literacy training
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混合高斯模型的曲线拟合matlab源代码-Gaussian mixture model of curve fitting Matlab source code
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训练高斯混合模型的程序，尽管此类代码较多，但本程序经过笔者改写优化后，很大程度上避免了普通方法中局部最优的问题。-Gaussian mixture model training procedures, although the code more, but the procedure after the author rewrite optimization, largely avoiding the ordinary method of optimal local issues.
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计算高斯混合模型先验概率和后验概率的程序，采用大矩阵运算，大大提高了运行速度。-Gaussian mixture model calculated a priori probability and the probability of post-mortem procedures, using a large matrix computation, greatly improved speed.
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GMM program that will help to implement the concept of gaussian mixture model
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高斯拟合模型的C++实现，包含main和GMM.h实现,c++ implementation of Gaussian Mixture Model
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通过建立高斯混合模型用于运动目标检测，将视频帧检测为前景和背景-Target detection through the establishment of Gaussian mixture model for motion video frame detection for foreground and background
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利用混合高斯模型进行运动跟踪的源代码，vc++和opencv，需要有摄像头支持。-The use of Gaussian mixture model motion tracking the source code vc++ and opencv, camera support.
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研究了基于混合高斯模型的运动目标检测技术,在分析了混合高斯模型的基本原理的基础上,使用了一种
改进的混合高斯模型更新算法
-Studied based on Gaussian mixture model of moving target detection technology, the analysis of the basic principles of Gaussian mixture model based on the use of an improved algorithm
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Finally, probability analysis, based on the chosen database, is performed and
judgment whether the person is recognized is pronounced. Two different modeling
techniques can be suggested for purposes of person identification or verification. The
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混合高斯模型使用K（基本为3到5个） 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。通观整个高斯模型，他主要是有方差和均值两个参数决定，,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性。由于我们是对运动目标的背景提取建模，因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率 为提高在繁忙
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提出了一种基于模型切换的背景建模方法(M SBM ).该方法以嫡图像为纽带, 实现了不同精细程度的背景模型在空间上的自适应选取和在时间上的自适应切换.对于亮度分布复杂度高的背景区域采用精细的模型以保证运动目标检测的精度,反之采用简单的模型以降低计算量
.通过模型结构自适应结合参数自适应, 很好地兼顾了检测精度和计算代价.墓于高斯混合模型和时间平均模型的双模型切换式运动目标检测算法被用于实验研究, 结果表明这种算法的检测效果和单独采用高斯混合模型的检测效果相当, 而计算速度却比后者提高很多-P
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内含visual C++和MATLAB代码，利用高斯呼喝模型进行背景建模，自适应确定高斯分量的个数，由Z.Zivkovic开发，相关文章是 Improved adaptive Gausian mixture model for background subtraction-Containing visual C++ and MATLAB code, the use of Gaussian background modeling feeding model, adaptive determine
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运用高斯混合模型，识别车辆，分割车辆，检测车流量，运算很快，效果不错-Using the gaussian mixture model, identification of vehicles, vehicle segmentation, detection and traffic operation soon, effect is good
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隐马尔科夫模型工具箱，readme文档介绍了该工具箱的使用方法-Hidden Markov Model (HMM) Toolbox written by Kevin Murphy (1998).
Seehttp://www.ai.mit.edu/~murphyk/Software/hmm.html for details.
Models
dhmm = HMM with discrete output
mhmm = HMM with mixture of G
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基于高斯混合模型和EM（Expectation Maximization）算法的SAR影像变化监测算法，并附带示例。总体思路是首先将两个时期的SAR影像做log和ratio运算，生成差分影像，然后通过EM算法估计高斯混合模型的参数，最后根据高斯混合模型最大概率，生成变化监测结果。-Unsupervised change detection method for SAR images using EM algorithms of Gaussian mixture model
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Just like EM of Gaussian Mixture Model, this is the EM algorithm for fitting Bernoulli Mixture Model.
GMM is useful for clustering real value data. However, for binary data (such as bag of word feature) Bernoulli Mixture is more suitable.
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单高斯模型是一种图像处理背景提取的处理方法，适用于背景单一不变的场合，其他如混合高斯模型等方法都是对单高斯模型的扩展，单以单高斯模型最为简便，而且采取参数迭代方式，不用每次都进行建模处理。-Single Gaussian model is an image processing method for processing background extraction, suitable for constant background single occasion, other methods s
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打开视频文件，通过运用高斯混合模型对运动物体建模，统计运动数量，通过kalman滤波进行目标跟踪。(Open the video file, through the use of Gaussian mixture model of moving objects modeling, statistics, the number of motion, Kalman filtering target tracking.)
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EM算法在高斯混合模型的参数估计中的应用，内服Matlab程序例子。(Application of Matlab program and EM algorithm in parameter estimation of Gaussian mixture model.)
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