GMM 第10页

grabcut 实现过程

step3.为初始前景和背景创建GMM当我们迭代算法的学习部分时（步骤4-6）,matte会被改变（这会将一些像素从MatteForeground移动到MatteBackground，反之亦然

kxc_1102·2020-09-17 12:03

漫谈 Clustering (4): Spectral Clustering

如果说K-means和GMM这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这

ai_陈·2020-09-17 11:39

[转]kaldi ASR: DNN训练

在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型，以训练好的mono模型为例，对模型进行维特比alignement（对齐），该部分主要完成了每

aig8440·2020-09-17 11:05

如何用kaldi做孤立词识别三

():apply-cmvn.cc:162)Appliedcepstralmeannormalizationto20utterances,errorson0200_001_001espressoLOG(gmm-latgen-faster

aig8440·2020-09-17 11:05

高斯混合模型(GMM)和EM算法【Python】

在GMM中使用EM算法一、高斯混合模型（GMM）1、一维高斯分布2、多维高斯分布3、高斯混合模型从几何角度来看：多个高斯分布叠加而成πk是x点属于哪个高斯分布的权重二、EM算法：是一种迭代方法E-step

Alx_2020·2020-09-17 03:06

机器学习之高斯混合模型（一）GMM实战——根据身高体重进行人群聚类

高斯混合模型高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。在统计学中，混合模型是用于表示总体群体中亚群体的存在的概率模型高斯混合模型（GaussianMixtureModel）为单一高斯概率密度函数的延伸，用多个高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化变量分布，是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数

繁华三千东流水·2020-09-16 23:46

深度学习之算法岗面试题（一）

●除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？

顾子豪·2020-09-15 20:28

Halcon算子大全

##Halcon算子大全Halcon算子大全Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上

追梦~路上·2020-09-14 11:55

halcon算子大全

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。

JF_Ma·2020-09-14 11:09

Halcon一些功能算子

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。

liuxiaomao1988·2020-09-14 10:01

绿幕背景视频抠图

绿幕背景视频抠图对实时性要求比较高，如果使用kmeans或者GMM的话那么就太耗时了，达不到要求，因此将RGB空间转换到HSV色彩空间进行处理关于HSV中颜色分量范围请看这篇博客：http://blog.csdn.net

零钱币·2020-09-14 10:59

用opencv中的CvEM做GMM的训练

GMM（“GaussianMixtureModel”）这个东西，来源于Adaptivebackgroundmixturemodelsforreal-timetracking。

zja147·2020-09-14 08:40

用EM算法求解高斯混合模型

理论部分高斯混合模型(GMM)顾名思义，高斯混合模型就是由多个高斯分布混合构成的模型。KKK高斯混合分布的概率密度为：p(x)=∑k=1KϕkN(x∣μk,Σk).p(\mathbf{x})=\

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。

zeronose·2020-09-13 17:15

GMM / MoG 聚类 Matlab 可视化实现

GMM/MoG聚类Matlab可视化实现GMM介绍EM进行参数求解GMM动态可视化GMM的Matlab动态可视化代码参考书籍：《计算机视觉模型、学习和推理》GMM介绍我们知道，常规的正态分布或高斯函数只具有单峰形式

顧辰·2020-09-13 17:03

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。

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_基于混合高斯模型GMM的运动目标检测

OpenCV的videomodule中包含了几种较为常用的背景减除方法，其中混合高斯模型（GaussianofMixtureModels,GMM）方法效果较好。

icvpr·2020-09-13 15:44

笔记(总结)-利用GMM和EM算法解决聚类问题

对GaussianMixtureModel和ExpectationMaximization算法一直以来了解不多，一来直接使用这两个方法的场景少，二来初看这两个算法确实有些一头雾水，不太理解为什么要这么做。上学期的课又涉及到了这部分，还是咬牙把这块给啃了下来，结合“周志华西瓜书”，在聚类场景下对这两部分做下总结。高斯混合(MixtureofGaussian)$n$维随机变量$x$服从多元高斯分布，则

ZSYGOOOD·2020-09-13 15:26

GMM混合高斯背景建模C++结合Opencv实现（内附Matlab实现）

最近在做视频流检测方面的工作，一般情况下这种视频流检测是较复杂的场景，比如交通监控，或者各种监控摄像头，场景比较复杂，因此需要构建背景图像，然后去检测场景中每一帧动态变化的前景部分，GMM高斯模型是建模的一种方法

蘇丶·2020-09-13 14:16

OpenCV中背景建模方法mog2——Adaptive GMM算法小结

GMM是网上到处可见且用得最多的背景建模算法，论文上很多相关概率公式，又看了很多博客对于GMM的解释，直到现在还总是觉得很难理解其中的真谛，从各方面整理一下目前自己所理解的内容，如果有理解偏差，欢迎指正

rabbif·2020-09-13 14:54

Opencv提取背景 GMM

OpenCV的videomodule中包含了几种较为常用的背景减除方法，其中混合高斯模型（GaussianofMixtureModels,GMM）方法效果较好。

swsamleo·2020-09-13 14:50

opencv自带2个gmm算法

详细链接：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79911136

水浩宇·2020-09-13 14:22

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

前景检测算法(opencv自带GMM)

人工智能讲师团·2020-09-13 14:34

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

层次聚类 Hierarchical Clustering

聚类(2)----层次聚类HierarchicalClustering聚类(3)----谱聚类SpectralClustering--------------------------------不管是GMM

青莲太初·2020-09-13 07:29

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

k-means和EM算法的Matlab实现

说明：1.本文实现了K.P.Murphy的MLaPP一书第11章的k-means和GMM/EM算法；2.Matlab代码；3.非职业码农，代码质量不高，变量命名也不规范，凑合着看吧，不好意思；MLaPP

foreseerwang·2020-09-12 06:26

【5G核心网】 NAS之5GS mobility management

5GSmobilitymanagement(5GMM)informationelements，本文分析NASMM消息的信息元素，以及5GSmobilitymanagementmessage消息15GSmobilitymanagement

张忠琳·2020-09-12 04:34

EM

估计两个组成成分（男性和女性）的参数（μσπ）EM算法的严格数学推导问题的提出建立目标函数（极大似然估计）Jensen不等式为了使等号成立最后得到EM算法框架GMM算法E-stepM-stepJensen

weixin_40207586·2020-09-11 11:12

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）：(公式1)其中，参数θθθ代表所有混合成分的参数（均值向量μ与协方差矩阵Σ）的集合：(公式2)每个混合成分的概率密度函数为：(公式3)kkk表示该高斯混合分布由kkk个高斯混合成分组成

u014540876·2020-09-10 18:56

语音识别技术简述（概念->原理）

>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（GMM

灵声讯·2020-08-26 23:12

图像分割之GraphCut、GrabCut（GMM）

图像分割之（二）GraphCut（图割）http://blog.csdn.net/zouxy09之前对主要的分割方法做了一个概述。那下面我们对其中几个比较感兴趣的算法做个学习。下面主要是GraphCut和GrabCut，两者都是基于图论的分割方法。另外OpenCV实现了GrabCut，具体的源码解读见博文更新。Graphcuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分

zhengbq_seu·2020-08-26 16:28

机器学习算法笔记：RBM受限玻尔兹曼机

在图模型中最简单的是朴素贝叶斯模型（朴素贝叶斯假设），引入单个隐变量后，发展出了GMM，如果单个隐变量变成序列的隐变量，就得到了状态空间模型（引入齐次马尔可夫假设和观测独立假设就有HMM，KalmanFilter

xiaochengJF·2020-08-26 15:27

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

5 Robotics: Estimation and Learning 第1+2周代码详解+卡尔曼滤波预测笔记（GMM预测+卡尔曼滤波预测）

5Robotics:EstimationandLearningGMM预测+卡尔曼滤波预测WEEK1ProgrammingAssignment:ColorLearningandTargetDetectionWEEK2KalmanFilterTracking首先这个系列的第一个单元是空中机器人，第二单元运动规划，第三单元感知（相机方面）以下博客如下：1Robotics:AerialRobotics第1

Kin__Zhang·2020-08-26 13:09

隐马尔科夫（HMM）的Matlab实现

说明：1.本文实现了PRML一书第13章的隐马尔科夫（HMM）算法，并与K-means聚类、GMM模型聚类进行了对比。

foreseerwang·2020-08-26 12:30

kaldi基于GMM做分类问题

对于每个类别的GMM有几种思路：第一是将所有训练数据按类别分开，每类的数据训练一个GMM模型第二是将所有的数据训练一个UBM模型，然后将训练数据按类别分开，用MAP去训练每个类别的GMM（对角UBM的MAP

jinmingz·2020-08-25 06:52

统计学习_____GMM模型

聚类的方法有很多种，k-means要数最简单的一种聚类方法了，其大致思想就是把数据分为多个堆，每个堆就是一类。每个堆都有一个聚类中心（学习的结果就是获得这k个聚类中心），这个中心就是这个类中所有数据的均值，而这个堆中所有的点到该类的聚类中心都小于到其他类的聚类中心（分类的过程就是将未知数据对这k个聚类中心进行比较的过程，离谁近就是谁）。其实k-means算的上最直观、最方便理解的一种聚类方式了，原

theagao·2020-08-25 01:11

2019-05-17

作者：王乔(中南财经政法大学)Stata连享会：知乎||码云 1.GMM简介广义矩估计(GeneralizedMethodofMoment,简称GMM)是一种构造估计量的方法，类似于极大似然法(MLE

泡泡兔斯基·2020-08-23 21:42

什么是判别式模型和生成式模型

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GMM

Paulzhao6518·2020-08-23 11:48

HMM, CRF(还有EM、GMM)

HMM隐含马尔科夫模型(hiddenMarkovmodel,HMM),可以用于标注问题的统计学习模型，由隐藏的马尔科夫链，随机生成观测序列的过程，属于生成模型。关于时序的概率模型熵，最大熵，是基础。熵：表现了系统所处状态的不确定性程度。平均信息量（平均不确定程度）。最大熵：保留全部的不确定性，将风险降到最小。指数函数形式，形式漂亮简单，实际实现计算复杂。马尔科夫链：状态空间中从一个状态到另一个状态

William张·2020-08-22 12:46

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

几个数据库使用记录 & DPD-GMM调整到通过检验

此后才有月度，抽查与2015的人行网站月度数据一致，认为月度数据可以使用EPS上M2是年度，但以CCER月度计算均值并非等于EPS的数据，国泰安的上市公司财务数据好用，界面舒适下载完的数据也整齐动态面板GMM

weixin_30508309·2020-08-22 03:33

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

贾志刚OpenCV3.2图像分割实战学习笔记

图像分割实战视频教程全套资料（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

亦我飞也·2020-08-21 09:11

高科技引领时尚甘肃天星独创全球共振迷你音响

甘肃天星稀土功能材料公司采用一种美国海军尖端声纳技术，经过七年研发，将此技术与该公司年产8万吨的稀土功能材料(简称GMM材料)相结合，生产出全球首款纯正共振迷你音响——FreedomDriver.FreedomDriver

collswang·2020-08-21 08:12

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