漫談 Clustering (3): Gaussian Mixture Model ...
查資料的時候看了一個不文明的事情,轉載別人的東西而不標注出處,結果原創無人知曉,轉載很多人評論 標注了轉載而不說出處這樣的人有點可恥 寫在前面: Gaussian Mixture Model GMM 。事實上,GMM 和 k means 很像,不過 GMM 是學習出一些概率密度函數來 所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,還經常被用於 density estimation ,簡單地 ...
2017-06-14 15:18 0 8508 推薦指數:
漫談 Clustering (3): Gaussian Mixture Model ...
的計算,所以我采用 高斯背景模型。因為,在攝像機固定的情況下,背景的變化是緩慢的,而且大都是光照,風 ...
作者:桂。 時間:2017-03-20 06:20:54 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6584555.html 前言 本文是曲線擬合與分布擬合系列的一部分,主要總結混合高斯模型(Gaussian Mixture Model ...
單高斯分布模型SGM 高斯密度函數估計是一種參數化模型。有單高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)兩類。類似於聚類,根據高斯概率密度函數(PDF,見公式1)參數的不同,每一個高斯模型可以看作一種 ...
這是opencv中混合高斯模型代碼的結構梳理 parallel_for的部分沒有看懂 整個的結構還是很清晰的 更新部分的代碼寫在了結構體MOG2Invoker的重載操作符()中,然后在OurBackgroundSubtractorMOG2的重載操作符()中調用MOG2Inovker ...
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 ...
使用單高斯模型來建模有一些限制,例如,它一定只有一個眾數,它一定對稱的。舉個例子,如果我們對下面的分布建立單高斯模型,會得到顯然相差很多的模型: 於是,我們引入混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)。高斯混合模型就是多個單高斯模型的和。它的表達能力十分強 ...