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用高斯混合模型进行数据聚类分析的matlab 程序。,Set of files for analysis of Gaussian mixture models for data set clustering etc.
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利用混合高斯模型进行前景检测的源代码实现，依据的是Stauffer发表的Adapptive background mixture models for real-time tracking.-The prospects for the use of Gaussian mixture model, detection of the source code implementation, based on the Stauffer published Adapptive background mix
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GMM Model Gaussian Mixture Models - Algorithm and
Matlab Code-GMM Model!
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高斯混合模型在图像处理方面运用广泛。她是利用已知的数学模型，通过逐渐逼近的方法，使得给定数据集和数据模型之间达成最佳拟合。-Gaussian mixture model widely used in image processing. She is the use of known mathematical models, through a gradual approximation approach that makes a given data set and the best fit b
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基于变分贝叶斯的独立成分分析
模型包括一般的高斯混合模型以及高斯混合模型与隐马尔科夫结合在一起的-Based on variational Bayesian independent component analysis model consists of a general Gaussian mixture Gaussian mixture model and hidden Markov models and combined
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背景建模方法之高斯混合模型，使用到MOG2。算法快，并且可以进行阴影检测。遍历性：对每一个像素进行建模。作者为Z.Zivkovic-The algorithm similar to the standard Stauffer&Grimson algorithm with additional selection of the number of the Gaussian components based on:
"Recursive unsupervised learning of fini
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A Gentle Tutorial of the EM Algorithm
and its Application to Parameter
Estimation for Gaussian Mixture and
Hidden Markov Models
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了适应跟踪过程中目标光照条件的变化，并对目标特征进行在线更新，提出一种将局部二元模式(LBP)
特征与图像灰度信息相融合，同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法．跟踪开始前，为了获得比较准确的目标描述，使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割；跟踪过程中，通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样，并更新特征空间参数．得到目标和背景的最优分类面；最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测．通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验，验证了文中算法的有效性．-Trac
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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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基于帧间差分的单目标/多目标的实时跟踪程序，基于MATLAB编写。希望对刚学习MATLAB的同学有所帮助-This example shows how to perform automatic detection and motion-based
tracking of moving objects in a video a stationary camera.
Copyright 2014 The MathWorks, Inc.
Detec
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一种综合多种算法的车辆检测和追踪方法，运行时间较长，但效果很棒(We implement a system for vehicle detection and
tracking from traffic video using Gaussian mixture models and
Bayesian estimation. In particular, the system provides robust
foreground segmentation of moving vehicles
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一篇较好的图像处理文章，Solving Inverse Problems with Piecewise Linear
Estimators: From Gaussian Mixture Models to
Structured Sparsity(Solving Inverse Problems with Piecewise Linear
Estimators: From Gaussian Mixture Models to
Structured Sparsity)
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