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搜索资源列表

  1. 二维混合高斯分布的EM算法

  2. 最近学习高维混合高斯分布的EM算法，本程序是一个MATLAB程序实现的EM算法。希望对初学者有一点点的帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-01
    • 文件大小：2048
    • 提供者：lwm_e

  1. 二维混合高斯分布的EM算法（matlab）

  2. 二维混合高斯分布的EM算法（matlab）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-14
    • 文件大小：6144
    • 提供者：zhqh11

  1. 基于EM算法的混合高斯模型 对数据概率分布进行估计

  2. 混合高斯模型数据拟合 概率分布，可以根据EM算法获得每个高斯的参数，从而得到数据的分布情况

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：sodos

  1. 基于自适应混合高斯模型的时空背景建模

  2. 提出了一种基于自适应混合高斯模型的时空背景建模方法, 有效地融合了像索在时空域的分布信息, 改善传统 的混合高斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xamingjie

  1. 基于混合高斯模型的图像分割方法

  2. 利用混合高斯模型对背景图像进行多高斯分布学习，根据背景学习结果，利用贝叶斯理论对含有目标的图像进行分割。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-13
    • 文件大小：15360
    • 提供者：xixiccy

  1. 混合高斯模型日文资料

  2. 讲述混合高斯模型的基本原理 9.1 K-meansクラスタリング 9.1.1 画像分割と画像圧縮 9.2 混合ガウス分布 9.2.1 最尤推定 9.2.2 混合ガウス分布のEMアルゴリズム 9.3 EMアルゴリズムのもう一つの解釈 9.3.1 混合ガウス分布再訪 9.3.2 K-meansとの関係 9.3.3 混合ベルヌーイ分布 9.3.4 ベイズ線形回帰に関するEMアルゴリズム 9.4 一般のEMアルゴリズム

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：eclgmm

  1. EM算法在混合高斯分布中的应用MATLAB代码

  2. 对两个一维高斯分布产生的无先验知识样本进行分类最终得到样本属于哪个高斯分布的概率和各分布的均值方差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-01
    • 文件大小：1021
    • 提供者：soliary

  1. 高斯分布来建立背景模型

  2. 这是一个视频图像处理的程序，通过混合高斯分布来建立背景模型，并且提取了运动目标，效果不错！-mixture of gaussians

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-28
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u010173075

  1. EM迭代高斯混合模型算法

  2. 高斯混合模型（GMM）可以平滑任意形状的概率分布。其参数求解方法一般使用极大似然估计求解，但使用极大似然估计法往往不能获得完整数据（比如样本已知，但样本类别（属于哪个高斯分布）未知），于是出现了EM（最大期望值）求解方法。 虽然上面说的简单，但是混合高斯模型和EM求解的理论还是比较复杂的，我把我所找到的我认为能够快速掌握高斯混合模型的资料打包到了附件中，大家可以去下载，了解混合高斯模型以及EM的完整推导过程。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-24
    • 文件大小：133120
    • 提供者：u013268017

  1. 二维高斯混合模型GMM图形化简单明了

  2. 在matlab上实现的二维高斯混合模型 是基于界面形式的 直接画出高斯分布 更方便的了解GMM 你值得拥有 机器学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-25
    • 文件大小：10240
    • 提供者：monkey_g

  1. EM算法有限混合高斯分布参数估计

  2. 期望最大化算法由于求解有限混合高斯分布参数估计

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2015-06-24
    • 文件大小：10240
    • 提供者：wanghaotop

  1. 混合高斯算法matlab程序

  2. 基于混合高斯算法的matlab程序代码，该模型首先是对每个像素点分 别建立个高斯分布来混合模拟该点的特征，多个分布能自适应的学习背景，然后通 过不断调整各个分布的权重来实现背景的建模和及时更新。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2017-09-17
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_36743950

  1. 混合高斯模型（GMM）

  2. 对图像分析，模型训练很有用，混合高斯分布可以逼近任意的数据分布，所以说这个东东还是蛮有用的。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-12-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：chenghuanlili

  1. GMM高斯混合模型代码c++版

  2. 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。该代码用vs2012打开即可运行。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-05-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：liyajuan1226

  1. 高斯分布参数的极大似然估计，EM算法

  2. 哈工大研究生课程讲义高斯分布参数的极大似然估计，EM算法高斯混合模型算法的迭代公式推导 我们首先来推导般混合密度模型参数估计的算法达代公式,然后再将般的混合 密度模型具体化为髙斯混合模型。 混合密度模型 假设样本集={x1,…,x}中的样本相互独立,并且按照如下的过程产生: 样木是依据桃率由个分布中的一个产生的,分布的概率密度数为(x0), 1,,,0为分布的参数 由第个分布产生样本的先验概率为a 先验概率a=(a1…,a),以及分布的参数日,…,0均未知。 我们称样本集来自于一个混合密度模型,

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：214016
    • 提供者：qq_27328663

  1. 一种改进的混合高斯模型背景估计方法

  2. 传统混合高斯模型一般为每个像素分配固定的高斯分布个数，从而造成背景形成速度的减慢和系统资源的浪费；同时也存在着高斯模型背景建模中的缓慢或滞留运动物体造成目标误判现象的问题(即空洞问题)。为此，提出了一种有效的两阶段视频图像处理方法。该方法在第一阶段根据像素点的优先级大小自动地调节高斯分布的数目，在第二阶段首先对像素点进行所属区域的划分，进而对目标区域和非目标区域采取不同的更新手段。实验表明，采用两阶段视频图像处理方法明显地改善了背景建模的速度，有效解决了提取目标出现的空洞问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：427008
    • 提供者：weixin_38731385

  1. 混合高斯模型的自适应前景提取

  2. 复杂场景下的运动前景提取是计算机视觉研究领域的研究重点。 为解决复杂场景中的前景目标提取问题，提出一种应用于复杂变化场景中的基于混合高斯模型的自适应前景提取方法。该方法可以对视频帧中每个像素的高斯分布数进行动态控制，并且通过在线期望最大化( EM) 算法对高斯分布的各参数进行学习，此外每个像素的权值更新速率可根据策略进行调整。实验结果表明该方法对复杂变化场景具有较好的适应性，可有效、快速地提取前景目标，提取结果具有较好的查准率和查全率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38674616

  1. 混合模系数与类高斯分布

  2. 从Hermite-Gaussian模的求和出发定义了混合模系数，并推导了混合模系数M的精确表达式。进而定义了描述及处理混合模的类高斯分布(GLD)及类高斯光束(GLB)。讨论了类高斯光束在均匀介质中的传播。最后给出了一种实际测量系数Ｍ的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38553478

  1. 用类高斯分布处理低阶混合模固体激光器光束的方法和实验

  2. 本文运用类高斯型分布的光束处理方法,即把低阶混合模的光束视为扩大K倍的基模高斯光束。首先从混合模与基模光强及光斑半径的计算说明这种假设的合理性。由此出发给出了混合模光束特性的计算公式,又用类高斯光束去分析一个典型的连续波Nd:YAG激光器,找到了最佳腔长的范围,接着又叙述了K的实验测定方法.最后,分析讨论了激光器输出光束与光纤的耦合,求出了实际应用的必要参量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38663151

  1. SAR影像极化特征的混合高斯模型与分类

  2. 针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像中极化特征呈现尖峰拖尾等复杂多样的统计特点, 采用混合高斯模型(GMM)对极化特征进行建模, 提出了一种约束距离的混合多元高斯分布的参数估计算法。该参数估计算法在贪婪期望最大算法框架下设计约束距离函数, 自动估计混合分量的个数和模型参数, 进而在贝叶斯框架下实现极化SAR影像的地物分类。对Radarsat-2旧金山等地区三组影像数据的分类结果表明：相比于经典的分类算法, 所提GMM分类算法的总体精度提高了7%~10%, 且对样本数目的依赖性更小, 在城区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_38677227
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