漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model ...
运动检测的一般方法 目前,运动物体检测的问题主要分为两类,摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题,比较著名的解决方案是光流法,通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场,从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形,当然也可以用光流法,但是由于光流法的复杂性,往往难以实时的计算,所以我采用 高斯背景模型。因为,在摄像机固定的情况下,背景的变化是缓慢的,而且大都是光照,风等等的影响 ...
2012-07-30 13:20 4 4255 推荐指数:
漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model ...
查资料的时候看了一个不文明的事情,转载别人的东西而不标注出处,结果原创无人知晓,转载很多人评论~~标注了转载而不说出处这样的人有点可耻! 写在前面: Gaussian Mixt ...
这是opencv中混合高斯模型代码的结构梳理 parallel_for的部分没有看懂 整个的结构还是很清晰的 更新部分的代码写在了结构体MOG2Invoker的重载操作符()中,然后在OurBackgroundSubtractorMOG2的重载操作符()中调用MOG2Inovker ...
文章目录 1. 1. 高斯模型简介 1.1. 1.1. 单高斯模型 1.2. 1.2. 高斯混合模型 1.3. 1.3. 高斯混合模型与K-means异同 ...
高斯混合模型 高斯混合模型回顾 根据EM的定义,我们重新回顾一下高斯混合中的ϕ,µ和Σ参数拟合。为了简单起见,这里我们在M-步中仅更新φ,µj,而把Σj的更新留给大家自己推导。 E-步是很容易的,根据上面的推导,我们计算: w(i)j = Qi(z(i)= j ) = P(z(i ...
混合高斯模型简介 混合高斯模型基于多变量正 态分布。 类gmdistribution通过使用EM算法来拟合数据,它基于各观测量计算各成分密度的后验概率。 高斯混合模型常用于聚类,通过选择成分最大化后验概率来完成聚类。 与k-means聚类相似,高斯 ...
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 ...