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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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这个源码提供了如何利用高斯混合模型去做影像辨识的模型分类-the source how to use a Gaussian mixture model to do imaging Identification Classification Model
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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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采用期望最大算法最优化初始高斯混合模型的程序,笔者借用ubm自适应方法,很好的解决了模型不收敛的问题。-expectations largest algorithm using optimization initial Gaussian mixture model procedures, the author borrowed ubm adaptive method, a good model is not the solution convergence problem.
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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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It s GMM(Gaussian Mixture Model) code
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高斯混合模型[Gaussian mixture model,简称GMM]是单一高斯机率密度函数的延伸,由於GMM 能够平滑地近似任意形状的密度分布,因此近年来常被用在语音与语者辨识,得到不错的效果。 -Gaussian mixture model [Gaussian mixture model, referred to as GMM] are single-Gaussian probability density function of the extension.GMM can approxi
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混合高斯模型做的视频跟踪系统,具有良好的跟踪效果-Gaussian mixture model to do a video tracking system, has a good tracking results
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基于混合高斯模型的运动目标检测,能实时检测出完整运动前景,是本人对原来的高斯模型的改进-Gaussian mixture model based motion detection, real-time full motion detection prospects are my original Gaussian model improvements
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高斯混合模型和K均值算法的实现代码。看main函数就可以知道分别的计算原理。-Gaussian mixture model and K-means algorithm code. See the main function can know each calculation principle.
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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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tracking cars by Gaussian Mixture Model
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