GMM

图像分割(二)：高斯混合模型(GMM)方法

基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解：高斯分布与概率密度分布-PDF：GMM算法概述GMM方法跟K-Means相比较，属于软分类实现方法
good-destiny·2020-07-05 15:23

GMM算法应用实例介绍及参数详解

GMM，高斯混合模型，也可以简写为MOG。高斯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，将一个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。
ZhangX銮·2020-07-05 10:00

语音识别之PyTorch-Kaldi详细教程

如果要使用神经网络来梯度GMM的声学模型，就得自己用C++代码实现神经网络的训练与预测，这显然很难实现并且容易出错。我们更加习惯使用Tensorflow或者PyTorch来实现神经网络。
NLP之美·2020-07-05 09:50

交互式前景提取GrabCut

（一个或多个）物体的矩形框矩形框外的区域被自动认为是“确定背景”对于用户自定义的矩形区域，可用背景中的数据来区别矩形框区域内的前景和背景区域用高斯混合模型(GaussiansMixtureModel,GMM
duganlx·2020-07-05 07:59

Opencv之GMM(高斯混合模型)图像分割

intimageSeg_GMM(){stringimage_path="D:/vs2019Proj/ConsoleApplication1/timg.jpg";Matsrc_image=imread(image_path
努力|奋斗·2020-07-05 06:48

Spark2.0机器学习系列之11： 聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法）（4）GaussianMixtureModel(GMM
千寻千梦·2020-07-05 05:52

Hausman检验之Stata debug

hausmancannotbeusedwithvce(robust),vce(clustercvar),orp-weighteddata传统的豪斯曼检验不能解决异方差的问题，因此被检验模型不能使用聚类稳健标准误，也不能是GMM
CHEN_DIANDIAN·2020-07-05 04:00

OpenCV图像分割实战C++（一）Grabcut抠图与证件照背景替换

Grabcut抠图步骤：输入原图像矩形输入开始分类GMM描述GMM训练分类GraphCut分类不断迭代直到收敛分类API：voidgrabCut(InputArrayimg,//待分割图像，8bit，3
gsx316·2020-07-05 03:37

opencv学习笔记五十五：GMM图像分割

GMM整体的概率密度函数是由若干个高斯分量的概率密度函数线性叠加而成的，而每一个高斯分量的概率密度函数的积分必然也是1，所以，要想GMM整体的概率密度积分为1，就必须对每一个高斯分量赋予一个其值不大于1
东城青年·2020-07-05 03:24

yael

包括用来聚类的kmeans、gmm算法，还有聚合特征像向量的vlad、bof、fisher算法。现在记录下yael库配置的方法。
preston2006·2020-07-05 02:33

GMVAE（GAUSSIAN MIXTURE VARIATIONAL AUTOENCODERS）高斯混合变分自编码器公式推导

GMM高斯混合模型：p(x)=∑zp(c)p(x∣c)=∑k=0K−1πkN(x∣μk,σk)\begin{aligned}p(x)=&\sum_{z}p(c)p(x|c)\\=&\sum_{k=0}^
风吹草地现牛羊的马·2020-07-05 00:27

［OpenCV_GrubCut］实现交互式图像分割提取前景--Python抠图

使用高斯混合模型（GMM）对前景和背景建模。根据输入，GMM会学习并创建新的像素分布。对
www.thutmose.cn·2020-07-04 22:12

【记录】声纹识别学习记录

文章目录一、算法总览1.最早的GMM-UBMi-vector2.DNN3.端到端系统二、初识声纹1.什么是声纹？
jcfszxc·2020-07-04 19:24

使用opencv中基于高斯混合模型（GMM）的EM算法进行图像分割

环境Win10+VS2015+opencv3.4.xdemo源码：//图形分割voidsegment(Matimg){namedWindow("srcImg",0);imshow("srcImg",img);intwid=img.cols;inthig=img.rows;intdim=img.channels();intsampleCount=wid*hig;intclusterCount=3;/
ganwenbo2011·2020-07-04 16:12

使用scikit_learn里的高斯混合模型进行聚类

低版本中是GMM,VBGMM(变分GMM，自动估计高斯分布的个数)再高版本scikit-learn0.23.1中，来自GMM对应的是GaussianMixtureVBGMM对应的是BayesianGaussianMixture
baoyan2015·2020-07-04 11:33

[转]异常声音检测之kaldi DNN 训练

HMM/GMM-》HMM/DNN基本上沿用语音识别的思路，有两点注意一下即可。
aig8440·2020-07-04 10:44

GMM算法基本原理(OPENCV3展示实例)

opencv3展示实例需要使用摄像头#include"opencv2/opencv.hpp"#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/video/background_segm.hpp"#inclu
Will_young111·2020-07-04 09:32

GMM高斯混合模型进行背景建模（Matlab）

参考：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725http://www.ilovematlab.cn/thread-326760-1-1.html本来是自己的课堂作业，但是拖了这么长时间才写出来，并且中间参考了大量的blogs。其实，最好的reference应该是原作者的paper，可是我并没有找到。很多的blogs质量其实良莠
沙漠之狐MSFollower·2020-07-04 06:29

使用高斯混合模型（GMM）分割图像

使用C++、opencv中的高斯混合模型（GMM）进行图像分割关于GMM聚类的原理及过程可参考博客：https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411
Lemon_jay·2020-07-04 06:52

OpenCV之图像分割(二) 高斯混合模型(GMM)方法 样本数据训练与预言&图像分割

基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解：GMM算法概述GMM方法跟K-Means相比较，属于软分类实现方法-期望最大化(E-M)停止条件
黑夜奔跑·2020-07-04 04:22

李宏毅学习笔记27.Unsupervised Learning.05: Deep Generative Model (Part II)

科学解释GMMGaussianMixtureModelVAE的GMM解释连续的GMM求参数的函数如何确定最大似然求解ConditionalVAEProblemsofVAEGAN(GenerativeAdversarialNetwork
oldmao_2001·2020-07-04 01:13

异常声音检测之kaldi DNN 训练

1.在训HMM/GMM时，训到monophone即可，使用monophone的HMM与alignment来训DNN2.语言模型的准备，手动构造一个一元的简单模型即可DNN的主要训练步骤如下：#Step1
huchad·2020-07-04 00:48

聚类算法（四）、基于高斯混合分布 GMM 的聚类方法（补充阅读）

直到认真看了几遍周志华写的，每看一遍，都对GMM聚类有一个进一步的认识。所以，如果你想了解这一块，别看乱七八糟的博客了，直接去看周志华的《机器学习》P206页。
denghe1122·2020-07-01 22:02

漫谈Clustering：高斯混合模型(GMM)

上一次我们谈到了用k-means进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：GaussianMixtureModel(GMM)。
bitcarmanlee·2020-07-01 18:53

模式识别——EM算法

一般的，一个非标准的分布都可以使用多个高斯函数进行拟合，称为高斯混合模型【GMM】。  考虑未知的随机变量z\bm{z}z，其可能是隐藏的，或者未知的。
楠兮兮·2020-07-01 14:23

【OpenCV】学习OpenCV范例系列

学习OpenCV范例（二十四）—ViBe前景检测（二）2014-06-1121:10阅读(3387)评论(3)学习OpenCV范例（二十三）—GMM前景检测（一）2014-06-0820:10阅读(5780
Taily老段·2020-07-01 13:26

3GPP 协议导读

它定義了MobilityManagement(MM/GMM)、CallC
LongZh_CN·2020-07-01 11:53

基于GMM的声纹识别———Matlab实现

本项目实现需要voicebox模块，附网址：http://www.ee.ic.ac.uk/hp/staff/dmb/voicebox/voicebox.html1、特征提取声纹识别中常用到的特征主要有MFCC、和LPC。本文采取的MFCC特征。function[mfcc_feature]=get_features(voice_data,fs)%GET_FEATURES提取语音信号的MFCC特征a=
lawsX云·2020-07-01 08:16

d-vector声纹识别基础

声纹识别之GMM-UBM系统框架简介https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81084456声纹识别之I-Vectorhttps://
youzinan007·2020-07-01 07:48

时间序列聚类

时间序列聚类通常分为三类：1、依时间点聚类：时间点上的相似度，欧氏距离2、依形状聚类：空间上的相似度，DTW3、依变化聚类：数据生成过程中的相似度，基于概率的距离，GMM，ARMA，mixture数据简化方面
我冬·2020-07-01 01:55

说话人识别模型(GMM-UBM)

GMM-UBM概述下载地址:https://download.csdn.net/download/zongza/10643638文中包含笔者在某语音公司实习期间撰写的说话人识别的完整过程介绍,包括音频语料预处理
ASR_THU·2020-06-30 18:02

【机器学习】GMM（一元高斯混合聚类）—— python3 实现方案

看了很多博文，包括《统计学习知识》和西瓜书上对GMM算法的推导，总有些重要的步骤被略去（比如从公式一推到公式二，书上直接给出结果，却没有具体步骤），导致理解整个算法非常困难。
zhenghaitian·2020-06-30 15:43

聚类-Kmeans+python3实现

）里面参考了别人的算法在聚类学习中，基本聚类算法我会采取划分方法（基于距离的算法，如K-means，K-medoids）和基于密度的方法（DBSCAN/OPTICS)和高级聚类——基于概率密度的聚类（GMM
peaceminusvip·2020-06-30 13:34

EM算法训练GMM的Matlab实现过程(总结)

GMM模型就是由若干个高斯分量相互组成的，通过混合的高斯模型来逼近样本的真实分布。
xiaoding133·2020-06-30 00:44

Kmeans和GMM参数学习的EM算法原理和Matlab实现

本文整理自JerryLead的博文“《K-means聚类算法》”，“《（EM算法）TheEMAlgorithm》”，“《混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法》”，以及自己编写的关于GMM
学为好人·2020-06-29 19:59

EM算法和GMM算法到底是个怎么回事？（十连问）

（隐变量的合理性）7.如何理解GMM中的隐变量8.怎么理解GMM和E-M之间的关系？9.GMM可以做什么事情？10.GMM和K-means之间有什么联系？参考文献源码
InceptionZ·2020-06-29 13:58

GMM与K-means聚类效果实战

目录一、数据探索和预处理二、无监督学习-降维和聚类分析三、聚类效果对比分析四、小结和建议备注分析软件：python数据已经分享在百度云：客户年消费数据密码：lehv该份数据中包含客户id和客户6种商品的年消费额，共有440个样本正文一、数据探索和预处理1.读取数据importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_excel(r'C:\Users\user\De
weston_Xiang·2020-06-29 03:44

传统声学模型之HMM和GMM

我们只能通过大量的数据去教他，比如说在拼音「é」的时候对应「鹅」的发音，而这个过程就是GMM所做的，根据数据建立起「é」这个拼音对应的音
10382·2020-06-28 21:00

高斯混合模型(GMM)和EM算法

本文参考：http://www.ituring.com.cn/article/497545(GMM)https://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/50889023
Dominic221·2020-06-28 20:24

深度学习第50讲：语音识别综述——从概念到技术（下）

在上一节中，笔者对语音识别系统的概述、信号处理和特征提取方法以及基于传统GMM和HMM的声学模型进行了简单的综述，详情可戳：本节，笔者继续对语音识别的剩余两个部分进行简单综述，以期对整个语音识别技术系统有一个相对全面的了解
louwill12·2020-06-28 20:54

零基础，要怎么学室内设计呢？

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那一阵风_492e·2020-06-28 12:42

详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（FeedForwardDeepNeuralNetwork）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率
weixin_34114823·2020-06-28 11:18

前景检测算法_3(GMM)

摘要本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。
weixin_33816300·2020-06-28 05:58

EM及高斯混合模型

本文就高斯混合模型（GMM,GaussianMixtureModel）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,ExpectationMaximization）算法的实施过程。
weixin_33725722·2020-06-28 04:27

快速学习室内设计色彩搭配

wm=blog_gmm_xqtg室内装修色彩搭配技巧之
那一阵风_492e·2020-06-28 04:10

深度学习(二)-----算法岗面试题

●除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？
weixin_30631587·2020-06-27 22:16

WebRTC的VAD 过程解读

目前有两种方式1.GMM2.DNN。其中鼎鼎大名的WebRTCVAD就是采用了GMM算法来完成voiceactivedector。今天笔者重点介绍WebRTCVAD算法。
weixin_30341745·2020-06-27 18:29

使用EM算法估计GMM参数的原理及matlab实现

GMM的原理GMM，高斯混合模型，是一种聚类算法。1.GMM概念：-将k个高斯模型混合在一起，每个点出现的概率是几个高斯混合的结果。
vivian_ll·2020-06-27 11:32

图像处理职位面试题汇总(3)

4.简述SVM，GMM，SIFT/SURF和LDA/PCA的基本原理？5.简述监督学习和非监督学习的区别并举例说明？6.常用的颜色空间有哪些？各有什么特征？
松子茶·2020-06-27 10:52

聚类之高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）

我们谈到了用k-means进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：GaussianMixtureModel(GMM)。
蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-06-27 09:22
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