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上传时间: 2010-12-30
详细说明: 高斯混合模型是有效的描述数据集合分布的手段,高斯混合模型中各个单高斯模型的均值、方差和权重的估计,实际上是样本空间下的参数估计问题。参数估计的方法有很多,相比较而言,EM算法是MLE(Maximum Likelihood Estimation)原理下的针对不完备数据集合的回归分析算法,它是由E步和M步迭代循环,直至误差小于给定门限为止。因此本文采用了一种基于EM方法的高斯混合模型参数估计的方法对运动人体姿态进行建模,可以较准确的对模型进行参数估计。对典型姿态建模之后还可以解决对姿态的识别问题。
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