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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
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
针对传统混合高斯模型检测运动目标中存在的不足,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法。将改进的混合高斯模型与四帧差分相结合,有效地解决了突变光照的影响并消除了传统帧差法检测目标时容易出现的
基于原始图像的纹理特征和亮度特征以及人类视觉系统的特点,给出一种改进的基于DCT的自适应嵌入水印算法。算法采用Arnold变换对水印图像进行预处理,自适应选择强度因子,将一幅二值水印图像嵌入到原始图像
针对传统的高斯混合模型的抗噪性能和鲁棒性较差的缺点,提出一种基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法。传统的高斯混合模型由于忽略了空间信息和未考虑分割结果的分布情况导致模型不完整。针对这些缺点,把分割结
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
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
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。
最经典的一篇关于说话人识别的文章是高斯混合模型。
