opencv混合高斯模型

最经典的一篇关于说话人识别的文章是高斯混合模型。

PRML读书会第九章 Mixture Models and EM（Kmeans；混合高斯模型以及EM（Expectation Maximization）算法；一般EM算法性质的推导和证明

改进的基于高斯混合模型的运动目标检测方法，关于自适应高斯混合背景模型的更新算法的研究，基于分块高斯背景的运动目标检测与跟踪技术研究

基于改进高斯混合模型的前景检测

复杂场景下的运动前景提取是计算机视觉研究领域的研究重点。 为解决复杂场景中的前景目标提取问题,提出一种应用于复杂变化场景中的基于混合高斯模型的自适应前景提取方法。该方法可以对视频帧中每个像素的高斯分布

动态视频 混合高斯模型 前景目标提取，本代码用于2017年数学建模D题，动态背景的前景目标提取，调试过，可行，注意MATLAB版本问题即可。

EM实现搞死混合模型参数估计 matlab软件实现，有注释

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

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