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  1. 基于高斯混合模型的视频背景建模

  2. 在视频监控领域中,有效快速的视频目标分割是视频分析与处理中的一项关键技术。针对固定场景监控中背景复杂,存在 噪声等影响分割问题，在Stauffer等人提出的经典自适应混合高斯背景模型基础上,提出了基于高斯混合模型的时空耦合视频对象 分割算法,这一新算法从时空两个尺度上为每个像素进行分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：u014463416

  1. 高斯混合模型介绍

  2. 高斯混合模型（Gaussian mixture model，簡稱GMM）是單一高斯機率密度函數的 延伸，由於GMM 能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈，因此近年來常被用在語音 與語者辨識，得到不錯的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-09-15
    • 文件大小：217088
    • 提供者：qq_31330159

  1. 基于高斯混合模型的说话人识别系统的研究

  2. 高斯混合模型的说话人识别系统研究，本文详细的介绍了gmm算法以及em算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：heliogirl

  1. 哈工大机器学习高斯混合模型（可复制）

  2. 哈工大机器学习高斯混合模型，EM算法实现，使用MATLAB编程实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-11
    • 文件大小：98304
    • 提供者：sinat_20280061

  1. 高斯混合模型matlab代码&文章讲解

  2. 高斯混合模型可以拟合任意数据，本程序就音频数据建立高斯混合模型，内附详细代码，以及经典pdf资料讲解。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-03-25
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u014598501

  1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)的背景建立

  2. 高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Probability Density Function, PDF）参数不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，输入一个样本x，即

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-10-09
    • 文件大小：244736
    • 提供者：issac12138

  1. 高斯混合模型背景建模

  2. 利用Scene_Data文件夹中的视频帧序列实现基于GMM（高斯混合模型）的背景建模。  利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写混合高斯模型算法的程序。实现给定图像帧序列的背景建模及跟踪。代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。  要求写出对算法即其实现遇到问题的理解和实时性问题，每秒能处理多少帧，录制代码运行时的视频拷屏

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-02-14
    • 文件大小：59392
    • 提供者：u012863603

  1. GMM高斯混合模型

  2. 高斯混合模型

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-08-04
    • 文件大小：349184
    • 提供者：zk_j1994

  1. GMM高斯混合模型C源码

  2. 高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)是单一高斯机率密度函数的延伸,由於GMM 能够平滑地近似任意形状的密度分布,因此近年来常被用在语音与语者辨识,得到不错的效果。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-12-06
    • 文件大小：63488
    • 提供者：houliqiao

  1. GMM高斯混合模型聚类

  2. Purdue大学一个教授写的高斯混合模型的库，附带有我封装的接口(GMM.c)，以及作者的使用手册PDF

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-12-10
    • 文件大小：233472
    • 提供者：run_2000

  1. 高斯混合模型提取运动的前景目标

  2. 刚学习高斯混合模型，收集了些资料方便大家共同学习。 这里包括一些相关的论文 和博客链接，同时附上一段基于opencv的c++代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-06
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：a1040193597

  1. 高斯混合模型的经典文章

  2. 高斯混合模型的一些资料，是国外的4篇经典文章。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-12-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yctv0717

  1. 广义线性混合模型pdf

  2. 广义线性混合模型高清完整版，英文原版。清晰度很高，主要介绍线性混合模型

  3. 所属分类：Actionscript

    • 发布日期：2018-11-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u014566586

  1. 基于变换域与高斯混合模型聚类的煤岩识别方法

  2. 借助图像处理技术及特征提取方法,提出了基于变换域与高斯混合模型聚类的煤岩识别方法。采用离散余弦变换和离散小波变换分别提取煤岩图像的内容和纹理信息,组成的特征向量经过高斯混合模型聚类进行分类识别。通过仿真分析,有效获得煤岩图像的主要特征,提高了识别准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：274432
    • 提供者：weixin_38742571

  1. Chapter10 中文 多级混合模型.docx

  2. 第10章 示例：多级混合建模 多级混合建模（Asparouhov & Muthón，2008a）通过不仅允许对多级数据的建模，还允许对人口成员数不为人知但从数据推断的子群体进行建模，从而结合了多级和混合模型。 混合建模可与第 9 章中讨论的多级分析相结合。 观察到的结果变量可以是连续的、经过审查的、二进制的、有序的分类（序）、无序的分类（标称）、计数或这些变量类型的组合。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：504832
    • 提供者：jlzhangyi

  1. 基于线性混合模型/神经网络模型的高光谱混合像元分解算法比较－以徐州地区Hyperion影像为例

  2. 基于线性混合模型/神经网络模型的高光谱混合像元分解算法比较－以徐州地区Hyperion影像为例，蔡燕，赵银娣，混合像元的普遍存在使得传统的基于像元级的遥感分类和面积测量很难达到使用要求的精度，所以混合像元的分解问题就成为了关键。本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-01
    • 文件大小：640000
    • 提供者：weixin_38675341

  1. 基于材料形变理论的股价弹塑性混合模型

  2. 基于材料形变理论的股价弹塑性混合模型，马晓佳，，本文将股价弹性与塑性模型结合起来，又引入了股票价格的计算式，联立得到了股价弹塑性混合模型。通过实证分析，该模型与单个的股

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-16
    • 文件大小：340992
    • 提供者：weixin_38614952

  1. 基于高斯混合模型和EM分解算法的荒漠化矿区植被盖度提取方法研究

  2. 基于高斯混合模型和EM分解算法的荒漠化矿区植被盖度提取方法研究，王广军，郎董君，光谱混合分析（Spectral Mixture Analysis，SMA）是当前基于遥感影像进行荒漠化主要监测指标--植被盖度定量提取的有效手段之一，其难点在于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：352256
    • 提供者：weixin_38708105

  1. 基于递归定量分析与高斯混合模型的齿轮故障识别

  2. 基于递归定量分析与高斯混合模型的齿轮故障识别，肖涵，李友荣，对各种故障模式的齿轮振动信号进行递归定量分析，采用确定率和层流率组成齿轮故障识别的特征向量并结合高斯混合模型实现齿轮故障

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-18
    • 文件大小：488448
    • 提供者：weixin_38677806

  1. 基于SVR-ANN混合模型的股指预测研究

  2. 基于SVR-ANN混合模型的股指预测研究 ，洪嘉灏，王斌会，本文在传统人工神经网络模型的基础上，引入支持向量回归方法，构建SVR-ANN模型。将该模型应用在沪深300的指数预测中，实证结果表明�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：575488
    • 提供者：weixin_38642369
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