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Monitor.rar
- 自己写的vc 读取YUV视频信号 进行帧差法进行目标跟踪 ，高斯背景模型提取，,Vc wrote it myself to read YUV video signal frame-difference method for target tracking, Gaussian background model extraction,
detection
- 基于肤色模型的人脸检测程序，通过高斯模型建立相似度函数，再经过最佳阈值法来进行二值化，在经过形态学处理得到人脸区域。-Skin color model based on face detection process, the establishment of the similarity function by the Gaussian model, and then through the optimal threshold method for the two values, obtaine
gaosicbcr
- 单高斯模型，进行基于肤色的人脸检测，这是一个m文件，-Single Gaussian model for skin detection
Gaussian
- 基于高斯模型的动态物体检测，可以通过本程序读取摄像头获得的文件进行识别-Gaussian model-based dynamic object detection, you can get the application to read the camera to identify the file
RSC
- 人脸识别的稀疏表示识别方法将稀疏表示的保真度表示为余项的L2范数，但最大似然估计理论证明这样的假设要求余项服从高斯分布，实际中这样的分布可能并不成立，特别是当测试图像中存在噪声、遮挡和伪装等异常像素，这就导致传统的保真度表达式所构造的稀疏表示模型对上述这些情况缺少足够的鲁棒性。而最大似然稀疏表示识别模型则基于最大似然估计理论，将保真度表达式改写为余项的最大似然分布函数，并将最大似然问题转化为一个加权优化问题-Recently the sparse representation (or codin
GMM_MDL
- matlab环境下开发的高斯混合模型，并实现聚类，最佳的类数由最大描述准则(MDL)来确定，并附有实验数据，是国外论文中的代码。-Gaussian mixture model developed in the Matlab environment , and clustering, to determine the optimal number of classes by the largest describe the criteria (MDL) , together with experi
Face-RecognitionMATLAB-CODE
- 在YCbCr色彩空间中建立肤色分布的高斯模型,得到肤色概率似然图像,在最佳动态阈值选取算法下完成肤色区域的分割。-YCbCr color space to establish the color distribution of the Gaussian model, color probability likelihood image, skin color region segmentation is completed in the best dynamic threshold select
GMM
- 这个是使用Opencv来做模式识别的一个程序，调用opencv里面的高斯混合模型-This is to use Opencv to do a pattern recognition program, call opencv inside the Gaussian mixture model
single-gaussian-background-model
- 单高斯模型是一种图像处理背景提取的处理方法，适用于背景单一不变的场合，其他如混合高斯模型等方法都是对单高斯模型的扩展，单以单高斯模型最为简便，而且采取参数迭代方式，不用每次都进行建模处理。-Single gaussian model is a kind of processing methods of background extraction, image processing is suitable for the single constant background, other meth
3-基于高斯混合模型的语音识别
- 基于高斯混合模型的语音识别，有完整的数据集和matlab代码(Speech recognition based on Gaussian mixture model, complete data set and matlab code)