利用混合高斯背景建模进行运动物体检测, 同时引入共轭先验以改进权值更新方程
本文专注于介绍基于Python的改进高斯混合模型在图像分割中的应用。图像分割是计算机视觉领域的重要问题，图割算法作为其中一种方法，被广泛用于分割图像以获得有意义的区域。通过改进高斯混合模型，本研究提出
介绍了EM算法原理，及其在高斯混合模型中应用，并编程用matlab实现，评估其性能
第35卷第3期 光电工程 Vol.35, No.3 2008年3月 Opto-Electronic Engineering March, 2008 文章编号1003-501X(2008)03-0021
EM 算法在高斯混合模型中的应用 1. 定义 对于一个随机信号生成器 假设他的模型参数为 我们能观测到的数据输 出为 X不能观测到的数据输出为 Y且随机系统模型结构的概率密度函数为 p(x, y |
针对经典混合高斯算法对非平稳场景过于敏感的问题,提出了混合高斯模型运动检测算法的优化方法。在检测算法流程的匹配高斯模态选择、模型更新和背景显示上分别作了优化：综合考虑模态权重与模态自身匹配度,选择匹配
针对视频序列中运动对象分割问题,提出一种改进的混合高斯模型分割算法.该算法首先由混合高斯模型得到前景,之后用当前帧的前景区域与上一帧对应位置做差,区分出实际变化区域及误检区域并为误检区域赋予较大的更新
基于NSST和高斯混合模型的医学图像融合算法
混合高斯模型的核方法，分析了高斯模型中核PCA与聚类的潜在关系。
传说中的Dirichlet过程，Dirichlet过程小白的真心的福音！
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