高斯气体模型

采用GMM高斯混合模型实现数字滤波算法,采用300个样本点

Netneans + Opencv 的测试混合高斯模型建模和前景检测的C++源代码,可以用于测试和参考。

实用的高斯混合模型的库,附带封装的接口(GMM.c),以及作者的使用手册PDF,适合图像处理方面训练实用

本文推导了由Goulden,Harer和Jackson给出的广义Penner模型的分区函数的新表达式。 Penner和正交Penner分区函数是该公式的特例。 由我们的分配函数的表达式推导的参数化Eu

混合高斯模型-mixture_of_gaussians.m利用混合高斯模型进行背景差分。

在matlab中编译c++文件并调用opencv的混合高斯模型背景建模函数

里面有个高斯背景提取，运动检测，最后实现运动目标跟踪的matlab程序，非常好用，附有视频文件。

所谓混合高斯模型（GMM）就是指对样本的概率密度分布进行估计，而估计采用的模型（训练模型）是几个高斯模型的加权和（具体是几个要在模型训练前建立好）。每个高斯模型就代表了一个类（一个Cluster）。对

多高斯模型是检测运动目标的一种背景消减的方法,算法新颖,易于实现,采用matlab

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