...
转自:http: blog.csdn.net wqvbjhc article details 混合高斯模型原理 混合高斯模型跟高斯变量之和看起来有一点像, 注意不要把它们弄混淆了. 混合高斯模型给出的概率密度函数实际上是几个高斯概率密度函数的加权和: 其中 . 定义事件 , 则 . 据此可以产生服从上述混合高斯概率密度分布的样本. 混合分布的均值为 方差为 计算均值和方差的公式不仅适用于几个 多维 ...
2012-07-22 09:38 0 8660 推荐指数:
...
参考文献 Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking CVPR 1999 假设前提像素点在时间轴上呈现高斯模型的概率模型 混合高斯模型使用3~5个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型 ...
的状态个数也会经常改变. 在每帧中对所有像素的高斯模型都保持相同固定不变的高斯模型个数,会造成系统运 ...
转自:http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725 一、理论 混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法,利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景 ...
目前,基于二值化图像提取运动目标仍具有广泛的应用。但是,在提取运动目标之前必须进行背景建模。 背景建模的方法很多,如平均法,最大值最小值统计法,单高斯建模法,加权平均法等,而混合高斯背景建模应该来说是比较成功的一种。 为什么这么说呢? 机器视觉算法提取运动目标面临的基本问题:图像抖动,噪声干扰 ...
据上次博客已经2周多了,一直没写,惭愧。 一、高斯模型简介 首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.单高斯模型 如题,就是单个高斯分布模型or正态分布模型。想必大家都知道正态分布,这一分布反映了自然界普遍存在的有关变量 ...
本文就高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)参数如何确立这个问题,详细讲解期望最大化(EM,Expectation Maximization)算法的实施过程。 单高斯分布模型GSM 多维变量X服从高斯分布时,它的概率密度函数PDF为: x是维度为d的列向量 ...
首先介绍高斯混合模型: 高斯混合模型是指具有以下形式的概率分布模型: 一般其他分布的混合模型用相应的概率密度代替(1)式中的高斯分布密度即可。 给定训练集,我们希望构建该数据联合分布 这里,其中是概率 ...