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modelbasedonspectrumprediction
- 文章展示了基于高斯混合模型的语音频谱预测方法。频谱预测可能在传包过程中预防丢包这方面起到大作用。期望最大化算法用两倍或三倍的连续语音因素来测试模型。模型被用来设计第一,儿等指令预测量。预测表用频谱分配状态来估计并和一个简单的参考模型对比。最好的预测表得到一个平均频率扭曲值是0.46dB小于参考模型-This paper presents methods for speech spectrum prediction based on Gaussian mixture models. Spec
GS
- 基于混合高斯模型的算法,我们可以利用该算法提取前景,检测背景!-Gaussian mixture model-based algorithm, we can take advantage of the the algorithm extracted prospects, detect background!
Video-Surveillance
- 文章通过设计战场电视侦察系统的智能视频处理模块,提高了战场电视侦察系统的工作效率和智能化水平。首先 分析对重要军事目标进行监控的特点,归纳运动目标的特征,根据特征建立正常模型;然后运用中值滤波对监控视频进行 预处理,再采用基于高斯混合模型的背景减除法提取运动目标,通过特征提取确定运动目标的属性,与正常模型进行匹配 处理后,得出运动目标是否异常;最后达成敌重要目标有异常出现时自动告警的目的-Abstract:This article designs the intelligent vi
non-Gaussian-interference-and-noise
- 鲁棒自适应波束形成技术,一般采用的加性高斯白噪声,此文采用混合高斯噪声模型,具有很好的代表性,是一个很好的外文文献-An adaptive spatial diversity receiver for non-Gaussian interference and noise
adpative-with-non-Gaussian
- 鲁棒自适应波束形成技术,一般采用的加性高斯白噪声,此文采用混合高斯噪声模型,具有很好的代表性,是一个很好的外文文献-An adaptive spatial diversity receiver for non-Gaussian interference and noise
The-moving-target--
- 研究了基于混合高斯模型的运动目标检测技术,在分析了混合高斯模型的基本原理的基础上,使用了一种 改进的混合高斯模型更新算法 -Studied based on Gaussian mixture model of moving target detection technology, the analysis of the basic principles of Gaussian mixture model based on the use of an improved algorithm
OpenCVgermmc
- opencv关于高斯混合模型的说明,可以应用在图像匹配等的领域,为图像处理提供很大方便。-Opencv on gaussian mixture model that can be applied in the field of image matching, etc, provides great convenience for image processing.
GMM
- 着重研究了基于高斯混合 模型(GMM, Gaussian Mixture Model)的运动目标检测算法 -Focuses on the Gaussian mixture model-based (GMM, Gaussian Mixture Model) of the moving target detection algorithm
contrast-enhancement
- 利用高斯混合模型实现图像对比度增强的一篇很好的文章-Automatic Image Equalization and Contrast Enhancement Using Gaussian Mixture Modelling
Watershed
- 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
nybbc
- 利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,高斯白噪声的生成程序,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。- Using matlab to calculate the Mahalanobis distance for the image, Gaussian white noise generator, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model.