EM算法在高斯混合模型中的使用.doc

EM算法求解混合伯努利模型-附件资源

基于高斯混合模型和EM分解算法的荒漠化矿区植被盖度提取方法研究，王广军，郎董君，光谱混合分析（Spectral Mixture Analysis，SMA）是当前基于遥感影像进行荒漠化主要监测指标--植

基于混合高斯算法的matlab程序代码，该模型首先是对每个像素点分别建立个高斯分布来混合模拟该点的特征，多个分布能自适应的学习背景，然后通过不断调整各个分布的权重来实现背景的建模和及时更新。

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

使用高斯混合模型的双阶段大点集配准

本文致力于研究图割算法中的一个关键方面，即Python基于改进高斯混合模型的应用。这一研究得到了老师的高度认可，并通过设计展示了其在图像分割领域的潜力。我们提供了完整的数据库、源码和文档，以便用户深入

该论文探讨了基于Python的高斯混合模型图割算法的改进研究。通过对算法源码的深入分析和数据库论文的构建，我们着眼于提高图割算法的性能。优化高斯混合模型，旨在增强算法在图像分割和模式识别中的应用。本研

高斯混合模型GMM的源代码，包含numpy实现和sklearn实现两个版本，不用安装其他依赖包。

这篇文章比较详细的推到了GMM模型中的迭代公式的由来

C. Stauffer and W. Grimson. “Adaptive background mixture models for real-time tracking”.论文的源代码