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轉自:http: blog.csdn.net wqvbjhc article details 混合高斯模型原理 混合高斯模型跟高斯變量之和看起來有一點像, 注意不要把它們弄混淆了. 混合高斯模型給出的概率密度函數實際上是幾個高斯概率密度函數的加權和: 其中 . 定義事件 , 則 . 據此可以產生服從上述混合高斯概率密度分布的樣本. 混合分布的均值為 方差為 計算均值和方差的公式不僅適用於幾個 多維 ...
2012-07-22 09:38 0 8660 推薦指數:
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參考文獻 Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking CVPR 1999 假設前提像素點在時間軸上呈現高斯模型的概率模型 混合高斯模型使用3~5個高斯模型來表征圖像中各個像素點的特征,在新一幀圖像獲得后更新混合高斯模型 ...
的狀態個數也會經常改變. 在每幀中對所有像素的高斯模型都保持相同固定不變的高斯模型個數,會造成系統運 ...
轉自:http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725 一、理論 混合高斯背景建模是基於像素樣本統計信息的背景表示方法,利用像素在較長時間內大量樣本值的概率密度等統計信息(如模式數量、每個模式的均值和標准差)表示背景 ...
目前,基於二值化圖像提取運動目標仍具有廣泛的應用。但是,在提取運動目標之前必須進行背景建模。 背景建模的方法很多,如平均法,最大值最小值統計法,單高斯建模法,加權平均法等,而混合高斯背景建模應該來說是比較成功的一種。 為什么這么說呢? 機器視覺算法提取運動目標面臨的基本問題:圖像抖動,噪聲干擾 ...
據上次博客已經2周多了,一直沒寫,慚愧。 一、高斯模型簡介 首先介紹一下單高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.單高斯模型 如題,就是單個高斯分布模型or正態分布模型。想必大家都知道正態分布,這一分布反映了自然界普遍存在的有關變量 ...
本文就高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)參數如何確立這個問題,詳細講解期望最大化(EM,Expectation Maximization)算法的實施過程。 單高斯分布模型GSM 多維變量X服從高斯分布時,它的概率密度函數PDF為: x是維度為d的列向量 ...
首先介紹高斯混合模型: 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應的概率密度代替(1)式中的高斯分布密度即可。 給定訓練集,我們希望構建該數據聯合分布 這里,其中是概率 ...