混合高斯模型

EM实现搞死混合模型参数估计 matlab软件实现，有注释

小白一枚,接触到GMM和EM,现将学习到的整理出来,如有错误,欢迎指正,文中涉及到公式的推导比较繁琐,故先在纸上推导出来再拍照发出来。希望大家多多交流,共同进步。接下来将按照思路一步一步进行介绍。 1

混合高斯背景建模对于运动目标检测具有非常重要的作用，次程序详细介绍了建立混合高斯背景模型的完整过程，具有非常强大的借鉴价值

高斯混合分布建模，有详细的注释，matlab，对于学习高斯混合模型很有帮助

利用混合高斯建模，提取视频图像的背景，是目标跟踪的基础

它是属于模糊分类的一种。充分结合了高斯混合模型的数学优势和云模型的描述概念的普适性，使得遥感图像的分类更加接近人的思维！

基于高斯混合模型的自动图像标注方法。该方法通过建立每个关键词唯一的高斯混合模型(GMM),准确地描述关键词的语义内容,进而提高自动图像标注的精确性。

在在文本无关说话人识别中常用的说话人识别方法有矢量量化法(vectorquantization：VQ)和高斯混合模型法(GaussianMixtureModel；GMM)，这个论文集中搜集了很多关于G

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

GMM算法开发必备。经典论文收录。opencv库函数引用论文。