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HaarFaceDetect
- 视频监控系统完整源码（本人本科毕业设计），运用帧间差分算法，运用高斯混合模型来实现背景的实时更新，以减少由于环境的变化对检测结果的干扰。-Video Surveillance System integrity of the source code (I graduated from undergraduate design), use interframe difference algorithm, Gaussian mixture model used to achieve the real-
Matlab.Gaussian.mixture.model.
- 基于Matlab的高斯混合模型的算法实现，该程序可以实现对图像处理的功能,Matlab based on the Gaussian mixture model algorithm, the program can achieve the functions of image processing
GMM
- 实现混合高斯模型的聚类算法 利用最大似然估计和最大期望的方法来实现混合高斯模型-Gaussian mixture model to achieve clustering algorithm using the maximum likelihood estimation and the greatest way to achieve the desired mixed-Gaussian model
walkstraight
- 利用K均值聚类的方法实现人体的检测，混合高斯模型建立背景并实时更新-The use of K-means clustering method to achieve the human body detection, Gaussian mixture model to establish the background and real-time updates
motiondetect
- 实现基于混合高斯模型的运动目标检测算法的仿真-Achieved based on Gaussian mixture model simulation of moving target detection algorithm
gmm2n
- 集合混合高斯模型的图像目标分割算法的VC实现-Gaussian mixture model for image set goals to achieve segmentation algorithm VC
mtest_new5_simple1
- matlab实现的对样本视频的混合高斯模型的检测代码-Sample video detection code Gaussian mixture model
GMMandSGM
- 一篇详细的介绍高斯混合模型（GMM）参数优化及实现的文档，有实例, 包括VC及matlab 实现。初始学者一看就能懂-A detailed descr iption of Gaussian mixture model (GMM) parameter optimization, and implementation documentation, including the VC and the matlab implementation
Gauss-background
- 基于混合高斯背景模型的背景剪除法，可以对背景进行实时的更新实现对前景的检测-Background model based on Gaussian mixture background pruning method, the background can be updated in real time to achieve the detection of future
gauss
- 利用高斯混合模型实现对图像前景的提取，效果很好-Using the Gauss mixture model for image foreground extraction, the effect is very good。
gmmcv
- 混合高斯模型 在opencv平台下实现 能够分离出视频序列中运动区域，并且建立背景-GMM gaussion mixture models
mixture_of_gaussians
- 混合高斯模型来进行前景背景区分的matlab实现代码-Gaussian mixture model to distinguish between foreground and background matlab implementation code
gaussian-mixture-model
- 基于高斯混合模型的背景减除法，及目标检测额实现-Based on the background of the gaussian mixture model reduction division, and target detection amount to realize
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
mixture_file
- 本代码主要实现的功能是基于高斯混合模型的运动目标检测。-This code is mainly the functions are based on gaussian mixture model of moving target detection.
GMM
- 高斯混合模型的经典论文以及C语言实现，项目中使用过-Classic papers on Gaussian mixture model and the C language, the project used
background-model4
- 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
GMM
- 高斯混合模型用于混合像元分解全过程，包括训练样本选取、筛选、分解及精度评定。matlab实现-the matlab code of GMM for mixed pixels unmixing
gaosi
- 高斯混合模型算法实现c++，高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型-Gaussian mixture model algorithm c++, Gaussian mixture model is a Gaussian probability density function (normal distribution curve) to accurately quantify things, it
高斯混合模型GMM-latentSpace-v2.0
- 用于背景建模实现视频运动目标分割 与目标跟踪算法(For background modeling, video moving object segmentation and object tracking algorithm)