高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)的背景建立

A Mixture Group Bifactor Model for Binary Responses

针对传统混合高斯模型(GMM)在检测运动目标时存在噪声、计算量大、效果不佳等问题,提出了一种混合四帧差分算法的改进混合高斯目标检测方法。通过选定不同规则,分别更新前后帧图像的学习速率来消除“鬼影”;提

实现了基于混合高斯模型的运动目标检测,并针对经典模型对突发运动和光线突变响应速...u关键词t背景减除法;混合高斯模型:预处理;运动目标检测:阴影抑制

3篇论文，有点类似 基于图像块的分割算法及其改进算法,即先取图像块的均值、标准差、最大值、最小值以及中间像素的像素值等5个特征作为纹理特征,再利用高斯混合模型进行纹理图像分割

高斯混合模型的C++语言实现，用到了boost库

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

该部分代码是针对高斯混合模型聚类时的后验概率的计算问题。

基于混合高斯模型的前景目标检测，代码已调通，只需把读入的文件名称改成相同路径下自己的文件名即可。

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。

最经典的一篇关于说话人识别的文章是高斯混合模型。