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Demonstration of the reproduction of a generalized trajectory through Gaussian Mixture Regression (GMR), when considering two independent constraints represented separately in two Gaussian Mixture Models (GMMs). Through regression, a smooth generaliz
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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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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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In this paper, we figure out the use of appended jitter and shimmer speech features for closed set text
independent speaker identification system. Jitter and shimmer features are extracted from the
fundamental frequency contour and added to basel
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GM_PHD_Filter
Version 1.09, 13th December 2013
Matlab code by Bryan Clarke b.clarke@acfr.usyd.edu.au with:
- some Kalman filter update code by Tim Bailey, taken from his website http://www-personal.acfr.usyd.edu.au/tbailey/software/
- erro
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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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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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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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targets and measurements as random finite sets and applying the
probability hypothesis density (PHD) recursion to propagate the
posterior intensity, which is a first order statistic of the random
finite set of targets, in time. At present, ther
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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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使用Opencv实现的混合高斯背景建模，能够对图像的前景和背景进行分割。-Gaussian mixture background modeling using Opencv achieved, it is possible to image segmentation of the foreground and background.
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