高斯混合模型

用EM算法求解高斯混合模型

本文从高斯混合模型出发，引出EM算法，最后回归到利用EM算法求解高斯混合模型。理论部分力求详尽不留证明疑点，所以略显冗长。
gyarenas·2020-09-14 00:48

统计学习方法 第九章 EM算法

而对于高斯混合模型（GMM）上EM算法也是一个有效的解决方法。
Akari0216·2020-09-14 00:52

高斯混合模型（GMM）和EM算法详解

小白一枚，接触到GMM和EM，现将学习到的整理出来，如有错误，欢迎指正，文中涉及到公式的推导比较繁琐，故先在纸上推导出来再拍照发出来。希望大家多多交流，共同进步。接下来将按照思路一步一步进行介绍。1.单高斯模型GSM（一维）单高斯模型很简单，大家也很清楚，这里不做过多的解释，如不明白可自行百度。如图概率密度函数为：2.单高斯模型（多维，以二维为例）二维高斯分布图像如下关于二维高斯分布的参数设定对为
zeronose·2020-09-13 17:15

高斯混合模型（GMM）算法理解及代码实现（opencv）

GMM在数据聚类和图像分类中有很重要的应用。概念理解：（1）条件概率：（2）先验概率：在有一定量数据的前提下，我们对参数进行概率估计，事件发生前的预判概率。（3）后验概率：在最合适的那个参数的前提下，观测数据出现的最大概率。（4）极大似然估计：找到一组参数使得我们观测到的数据出现的概率最大。（5）高斯分布：，概率密度函数。其中N的两个参数第一个代表均值，第二个代表协方差矩阵。（6）参数估计：已知概
molihong28·2020-09-13 15:55

Python中调用OpenCV接口中的高斯混合模型，实现对运动目标的检测，并保存录制视频

Python中调用OpenCV接口中的高斯混合模型(GMM)，实现对运动目标的检测importnumpyasnpimportcv2#TODO:本代码使用OpenCV接口中的高斯混合模型，实现对运动目标的检测
人工智能讲师团·2020-09-13 15:44

OpenCV--高斯混合模型

gaussian=cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()#实例化高斯混合模型对象frame_gaussian=gaussian.apply(frame)#对图像frame
let’s go·2020-09-13 15:11

OpenCV中背景建模方法mog2——Adaptive GMM算法小结

Mog2用的是自适应的高斯混合模型（AdaptiveGMM，GaussianMixtureModel），在OpenCV中开源了的几种背景提取算法MOG，MOG2，GMG的测试程序结果中，MOG2确
rabbif·2020-09-13 14:54

高斯混合模型（GMM）与EM算法总结

对EM算法的感性认识，写的很好：https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dcEM算法详细的推导：https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p/10845506.htmlGMM的详细推导：https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/59613054
gqqad123·2020-09-13 14:25

计算高斯混合模型的可分性和重叠度（Overlap Rate, OLR）

文章目录简介OLR计算算法实现简介本文章实现了HaojunSun提出的一种计算高斯混合模型（GMM）重叠率的方法（论文：MeasuringthecomponentoverlappingintheGaussianmixturemodel
阿拉丁吃米粉·2020-09-13 10:43

EM算法及例题详解

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等
watermelon12138·2020-09-12 07:15

Github | NumPy手写全部主流机器学习模型

AI博士笔记系列推荐：博士笔记|周志华《机器学习》手推笔记“神经网络”该repo的模型或代码结构如下所示：1.高斯混合模型EM训练2.隐
SophiaCV·2020-09-11 07:38

高斯混合模型（GMM）及其求解（期望最大化（EM）算法）

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/u014540876/article/details/791158051、高斯混合模型的公式表达高斯混合模型是指随机变量x具有如下形式的分布（概率密度函数
u014540876·2020-09-10 18:56

深度学习面试你必须知道这些答案

答：https://blog.csdn.net/nbw_gx/article/details/779377123.概率密度的万能近似器答：常见的高斯混合模型（GaussianMixtureModel），
shanghai1942·2020-09-10 17:29

语音识别技术简述（概念->原理）

语音识别技术简述（概念->原理）目录语音识别技术简述（概念->原理）语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整（DTW）2.支持向量机（SVM）3.矢量量化（VQ）4.隐马尔科夫模型（HMM）5.高斯混合模型
灵声讯·2020-08-26 23:12

opencv 高斯混合模型BackgroundSubtractorMOG2实现目标跟踪

此篇文章是学习csdn学院的个教程视频中的例子，于是跟着视频自己也学着实现了。先得准备一些基本的图像操作知识。基本的一些图像操作主要为图像的缩放、高斯模糊、颜色空间转化、二值化#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;voidfind_move_people();intmain(void){
Lammyzp·2020-08-26 16:23

OpenCV 背景消除和提取

v=oHFr0R6jQ6I以下代码用OpenCV实现了视频中背景消除和提取的建模，涉及到KNN（K近邻算法）和GMM（高斯混合模型）。
_R·2020-08-26 14:35

目标跟踪之粒子滤波

粒子滤波这个东西听起来挺玄乎的，从百度百科上看又是什么基于蒙特卡洛方法，又是粒子集表示概率，我原以为是不是和高斯混合模型有什么联系，直到看到了yangyangcv大神写的一篇关于粒子滤波进行物体跟踪的讲解才大概了解这东西是怎么一回事
Robin_Chien·2020-08-26 14:52

opencv python 背景减法

BackgroundSubtractionBackgroundSubtractorMOGMOG算法，即高斯混合模型分离算法，它使用一种通过K高斯分布的混合来对每个背景像素进行建模的方法(K=3-5）importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltcap
sakurala·2020-08-24 14:14

基于opencv的BackgroundSubtractorMOG2目标追踪

BackgroundSubtractorMOG2是以高斯混合模型为基础的背景/前景分割算法。它是以2004年和2006年Z.Zivkovic的两篇文章为基础的。
莫谈天下·2020-08-24 05:22

OpenCV3学习（10.3）基于高斯混合模型的背景建模BackgroundSubtractorMOG/MOG2

OpenCV用于背景建模的类主要有：BackgroundSubtractor、BackgroundSubtractorMOG、BackgroundSubtractorMOG2、BackgroundSubtractorKNN。BackgroundSubtractor在OpenCV2和3版本有较大区别，OpenCV3取消了OpenCV2.4中的高斯背景建模（BackgroundSubtractorMO
菜鸟知识搬运工·2020-08-24 01:47

使用mclust进行聚类分析

对于具有各种协方差结构的高斯混合模型，它提供了根据EM算法的参数预测函数。它也提供了根据模型进行模拟的函数。
徐洲更hoptop·2020-08-23 12:21

什么是判别式模型和生成式模型

常见判别模型有：线性回归、决策树、支持向量机SVM、k近邻、神经网络等；生成式模型(GenerativeModel)：对联合分布概率p(x,y)进行建模，常见生成式模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型
Paulzhao6518·2020-08-23 11:48

变分推断之高斯混合模型(案例及代码)

本文作者：合肥工业大学管理学院钱洋email：[email protected]内容可能有不到之处，欢迎交流。未经本人允许禁止转载。案例来源本博客讲解的案例来源于JournaloftheAmericanStatisticalAssociation期刊(顶刊)上的内容：BleiDM,KucukelbirA,McAuliffeJD.Variationalinference:Areviewforstat
HFUT_qianyang·2020-08-23 07:13

达观数据陈运文：一文详解高斯混合模型原理

什么是高斯混合模型（GaussianMixtureModel）高斯混合模型（GaussianMixtureModel）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大
达观数据·2020-08-22 10:09

EM算法以及GMM(高斯混合模型）

一、预备知识1.1、协方差矩阵1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型2.1、标准差椭圆2.2、高斯混合模型（GMM）2.3、多元高斯混合2.4、应用场景2.5、kmeans应用2.6、基本Jensen
pennyyangpei·2020-08-22 02:20

matlab之pdf 概率密度函数

http://www.cnblogs.com/djcsch2001/archive/2012/01/31/2333960.html高斯混合模型：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang
二姐不想去实验室·2020-08-22 02:27

贾志刚OpenCV3.2图像分割实战学习笔记

包含配套视频、配套PPT的PDF文件、源码和用到的图片素材等）：点这里目录：实例1：读取单张JPG图像（测试环境）实例2：KMeans对随机生成数据进行分类实例3：KMeans图像分割实例4：GMM（高斯混合模型
亦我飞也·2020-08-21 09:11

opencv python 背景减法

BackgroundSubtractionBackgroundSubtractorMOGMOG算法，即高斯混合模型分离算法，它使用一种通过K高斯分布的混合来对每个背景像素进行建模的方法(K=3-5）importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltcap
sakurala·2020-08-20 20:55

opencv python 背景减法

BackgroundSubtractionBackgroundSubtractorMOGMOG算法，即高斯混合模型分离算法，它使用一种通过K高斯分布的混合来对每个背景像素进行建模的方法(K=3-5）importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltcap
sakurala·2020-08-20 20:55

EM算法之高斯混合模型详细推导过程

高斯混合模型如果有c个高斯分布，并且这k个个高斯分布的选择都符合多项式分布，那么有下面的公式那么样本x是一个服从多元高斯分布的随机试验中产生的抽样那么可以写出关于样本值（第i个样本）的概率密度函数,假设一共
omadesala·2020-08-20 01:24

K-means聚类与EM算法

一，本文关注以下内容：K-means的原理初始类中心的选择和类别数K的确定K-means和EM算法、高斯混合模型的关系二：K-means的原理K-means（K均值聚类）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代
Terry_dong·2020-08-19 20:12

GMM高斯混合模型理论与代码实现

高斯混合模型（GaussianMixedModel）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样
Take your time_·2020-08-19 03:08

声纹识别GMM-UBM

GMM(高斯混合模型)–用多个高斯概率密度函数的加权可以平滑的逼近任意形状的概率密度函数，对实际数据有极强的表现力。GMM规模越庞大，表征力越强，但随着参
林林宋·2020-08-19 03:26

语音识别-GMM算法原理

GMM（高斯混合模型）是相对于单高斯模型来说的，是多个单高斯分布进行混合，理论上可以拟合出所有的分布曲线，主要应用于聚类算法。
机器灵·2020-08-19 02:00

声纹识别-2.GMM-UBM（高斯混合模型-通用背景模型）

声纹识别-2.GMM-UBM（高斯混合模型-通用背景模型）前言声纹识别-1.绪论中回顾了声纹识别的类别，性能评价指标和算法。
白水煮蝎子·2020-08-19 00:21

GMM模型和EM算法

GMM模型和EM算法高斯混合模型GMM上图的分布很难用一个高斯分布进行模拟。观察上图，大致可以看见6个分布。将6个高斯分布线性加到一起就组成了能描述上图的高斯混合分布。
一头大萝北·2020-08-18 22:14

人脸特征点检测

随着技术的发展提出了一些新方法如基于ASM和肤色模型的疲劳驾驶检测方法，采用GBPI图像描述及级联拟合算法，马尔科夫随机场及连续隐变量模型，高斯混合模型的人脸特
redredblue·2020-08-18 16:21

统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广

统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广EM算法的引入EM算法的收敛性EM算法在高斯混合模型学习中的应用EM算法的推广统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广
LYPG·2020-08-17 16:29

学习高斯混合模型

由于近期检测工作中需要构建概率模型，经由老师推荐，选用高斯混合模型。因此在此记录对高斯混合模型的学习内容。混合高斯模型用来根据训练样本构建数据的概率模型，从而对测试数据的概率值进行预测。
qq_36580561·2020-08-16 20:58

利用GMM对鸢尾花聚类

文章目录数据选取和数据情况利用高斯混合模型聚类模型原理GMM实现k-means生成模型初始参数EM算法迭代训练模型预测模型聚类效果参考资料数据选取和数据情况本次聚类实验仍然选取鸢尾花数据集（http:/
fff2zrx·2020-08-16 14:22

第十二讲：贝叶斯学习与EM算法（下)

主要内容2EM算法2.1引入2.1.1MLE回顾2.1.2高斯混合模型与EM算法2.1.3GMM的贝叶斯理解2.1.4EM算法的收敛性2.2算法2.2.1算法过程2.2.2总结2.3一些例子2.3.1硬币模型
leo_fighting·2020-08-16 10:06

机器学习（十四）-GMM混合高斯模型(Gaussian mixture model)算法及Python实例

blog.csdn.net/weixin_42555080本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一什么是Gaussianmixturemodel高斯混合模型
Blessy_Zhu·2020-08-16 09:30

EM算法--应用到三个模型： 高斯混合模型 ，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型...

主要是对Ng教授的machinelearning视频学习和参考jerryLead讲义整理（特别鸣谢~）：由“判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法”一节得知：判别模型求的是条件概率p(y|x)，生成模型求的是联合概率p(x,y).即=p(x|y)∗p(y)常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosting、条件随机场、神经网络等。常见的生产模型有隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯模
weixin_30900589·2020-08-16 09:11

[译] 高斯混合模型 --- python教程

本节，我们将探讨高斯混合模型(GMMs)，其可以看成k-means的延伸，更可以看成一
暮雪成冰·2020-08-16 08:15

EM,VB,Gibbs Sampling解高斯混合模型

高斯混合模型假设数据产生过程如下：z∼Mut(π)z\simMut(\pi)z∼Mut(π)x∣z∼N(μz,σz2)x|z\simN(\mu_z,\sigma_z^2)x∣z∼N(μz,σz2)记θ=
seahailang·2020-08-16 08:27

【贝叶斯分析⑥】高斯混合模型

代码地址：https://github.com/ChengJiacheng/bayesian-analysis/blob/master/GMM.py有时候，某些数据的生成无法用一个简单的高斯分布描述，但可以用高斯分布的组合来描述。这种假设数据是从一系列分布的组合中产生的模型，称作混合模型。混合模型中我们需要一个隐变量来描述数据是从哪个分布产生的，这个隐变量是一个categorical变量，描述数据
qq_32464407·2020-08-16 07:00

图像压缩之《A Unified End-to-End Framework for Efficient》

暂未公布摘要针对目前最新的深度学习图像压缩所遭遇的计算复杂性，本文提出了一个称为高效深度图像压缩(EfficientDeepImageCompression,EDIC)的统一框架，该框架基于三个新的技术：通道注意力模型，高斯混合模型以及解码端增强模型
凤舞九天cw·2020-08-16 00:33

关于高斯概率模型的一些理解

而对于由K个单高斯分布组成的高斯混合模型，由于这K个
superhahahao·2020-08-15 00:53

《神经网络与深度学习》-概率图模型

无向图模型的概率分解1.5常见的无向图模型1.5.1对数线性模型1.5.2条件随机场1.6有向图和无向图之间的转换2.学习2.1不含隐变量的参数估计2.2含隐变量的参数估计2.2.1EM算法2.2.2高斯混合模型
你电吴彦祖·2020-08-14 23:10

第17章-非监督学习(1)-基于划分的聚类

非监督学习的目标大体有两类聚类：k-means，高斯混合模型等维度压缩与成分提取：如因子分析FA、主成分分析PCA，独立成分分析I
维刚·2020-08-14 22:17
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