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搜索资源 - Mixture of Gaussian model
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位图图像稳定区域分割的种子点选取条件，区域定义 区域分割 高斯混合模型 高斯分布 种子点选取 阈值选取 灰度范围-Bitmap image stabilization region segmentation of the seed point selection conditions, regional definition Region segmentation Gaussian mixture model Gaussian distribution The seed point select
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用matlab实现高斯混合模型的前期处理和分类训练 - Using Gaussian mixture model matlab realize the pre-treatment and classification of training!
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EM算法用于混合高斯模型的估计。算法结构清晰，有详细的中文说明。条理清晰。保证能够运行出来。-EM algorithm is used to estimate the Gaussian mixture model. Clear algorithm structure, a detailed descr iption of the Chinese. Guaranteed to run out.
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运动目标检车背景建模，基于混合高斯模型，附有应用的图片-Moving target inspection car background modeling, Gaussian mixture model, with a picture of the application
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针对子块级背景建模方法无法保证所提取前景形状的精确性及像素级背景建模方法无法有效处理非平稳场景的问题，提出了一种背景建模分层模型，首先采用文中子块级建模算法得到较为粗糙的背景区域和前景区域，然后利用混合高斯模型对特定图像区域执行像素级的前景提纯或背景模型更新操作，2 种不同层次的算法通过非
对称前向反馈机制进行级联。实验结果表明，所提分层模型在能够有效处理非平稳场景的同时保证了所提取前景
形状的精确性，且对光照突变不敏感，建模效果优于级联算法中任一独立算法，而处理时间小于2 种独立算法处
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GMM高斯混合模型法提取前景，利用中值法提取初始背景，用矩阵代替循环，提高实时性。-GMM Gaussian mixture model extraction prospects, initial background extraction using median method, using a matrix instead of circulation, improve real-time.
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这篇论文基于Kernel和Gaussian Mixture Model提出了一种新的误码率估计方法，使用Stochastic Expectation-Maximization算法实现误码率实时盲估计-This report presents a new Bit Error Rate estimation method based on Kernel and Gaussian Mixture Model, the method utilizes Stochastic Expectation-Max
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This paper presents a new approach to image segmentation using Pillar K-means algorithm. This
segmentation method includes a new mechanism for grouping the elements of high resolution images in order to
improve accuracy and reduce the computation
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1.分水岭分割成区域块
2.高斯混合模型聚类
3.区域合并-1 watershed area is divided into blocks of 2 Gaussian mixture model clustering 3 region merge
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Julius 是一种高性能，两通大词汇量连续语音识别（LVCSR）语音相关的研究和开发的解码器软件。基于字的N-gram和上下文相关的HMM模型，它可以进行几乎实时实时解码目前大多数电脑在60K字听写任务。完全纳入，如树的N-gram词汇，保，跨词的上下文依赖处理，包围梁搜索，高斯修剪，高斯的选择，除了搜索效率等各大搜索技术，它也是模块化小心从模型结构独立，如共享状态triphones的和并列混合模型与任意数量的混合物，州或手机，支持各种HMM的类型。采用标准格式，以配合HTK的，债务工具中央结
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混合高斯模型的图像处理C++程序需要加载opencv头文件-Gaussian mixture model of c++ image processing program needs to be loaded opencv header files
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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
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基于EM算法实现的高斯混合模型数据分类，可以很优秀的对各种数据进行聚类分析，R语言实现-EM algorithm based on Gaussian mixture model data classification, can be very good for a variety of data clustering analysis, R language
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高斯混合模型GMM的C++实现
在高斯混合模型中需要使用概率更新参数的地方，程序中都简化成为了1处理，否则计算一个正态分布的概率还是挺花时间的。但是除了将概率换成1，其他地方还是严格按照公式的，大家可以仔细推导一下，就会看出其中的差异-
Gaussian mixture model GMM C++ implementation
In the Gaussian mixture model parameters need to use probability to upd
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本文介绍了基于MATLAB的语音识别系统，包括对语音信号的特征提取，包括语音信号的特征提取，快速傅立叶变换，离散余弦转换，线性预测分析，梅尔频率倒谱系数以及高斯混合模型。-This paper aims at development and performance analysis of a speaker dependent speech recognition
system using MATLAB® . The issues that were considered are 1
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对采集的视频图像序列进行基于混合高斯模型的背景建模，随着背景的不断更新，提取出的背景效果越来越好，但该方法不适合背景变化剧烈的场景。-Video capture image sequences based on background modeling Gaussian mixture model, with the background of constantly updated, the extracted background effect is getting better, but th
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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
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聚类算法之高斯混合模型，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ）。-Gaussian mixture model of clustering algorithm, GMM and k-means like, but GMM is learning some probability density function (so GMM except on cl
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R 语言中高维聚类package，方便快捷-Discriminant analysis and data clustering methods for high dimensional
data, based on the assumption that high-dimensional data live in different subspaces
with low dimensionality proposing a new parametrization of the Gauss
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采用混合高斯模型对背景进行建模，然后对视频的运动目标进行检测！-By using the gaussian mixture model for background modeling, and then to detect the moving targets of video!
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