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训练高斯混合模型的程序,尽管此类代码较多,但本程序经过改写优化后,很大程度上避免了普通方法中局部最优的问题。
基于opencv和VC++进行运动目标定位
高斯混合模型能适应背景随时间的缓慢变化能适应背景内容的变化,在目标跟踪中试常用的方法。
混合高斯模型是一种经典的背景建模算法,用于背景相对稳定情况下的运动目标检测。它由单高斯模型发展而来,对于多模态的背景有一定的鲁棒性,如:树叶晃动、水纹波动等。主要介绍单高斯模型和混合高斯模型。
经过改进的高斯混合模型,运行效果还是可以的,适用于想深入了解混合高斯模型前景的同学,代码书写比较规范
一个利用em算法,求解高斯混合模型的聚类源程序!
讲述混合高斯模型的基本原理9.1K-meansクラスタリング9.1.1画像分割と画像圧縮9.2混合ガウス分布9.2.1最尤推定9.2.2混合ガウス分布のEMアルゴリズム9.3EMアルゴリズムのもう一つ
改进的混合高斯模型matlab实现注意版本问题,旧版本可用,新版本需要更新函数。本代码是2017D数模大赛资料
EM算法解决混合高斯模型问题。两个文件,一个是产生混合高斯数据,另一个是EM算法对混合高斯参数的估计
Gaussian skin color model segmentation matlab
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