GMM

TopicModel主题模型 - EM算法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42550815EM算法有很多的应用，最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM、基于概率的PLSA模型等等
pipisorry·2015-01-09 09:00

机器视觉机器学习中的武器库

GMM：高斯混合模型。作为一种更普适的统计模型。2。Markovrandomfiled：马尔可夫随机场。马尔可夫刻画了这个世界中的一类action，未来事件只与当前状态有关，与过去无关。
u013593585·2014-12-21 20:00

GMM：高斯混合模型讲义（台湾）

完整的pdf文档在这里下载 http://download.csdn.net/detail/zwhlxl/8245201
zwhlxl·2014-12-10 19:00

基于LBP的背景建模算法

这里简要的介绍一下基于GMM+LBP的背景建模方法。一.背景建模算法作为背景建模的算法，应用于视频的实时监控时，必须满足以下几个条件：1)    能够适应光照的变化，树叶的摆动，可以抗干扰。
jsp2233·2014-12-04 12:00

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，
u010696366·2014-12-04 11:00

GMM, Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型

  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
manji_lee·2014-11-21 01:00

斯坦福大学机器学习——EM算法求解高斯混合模型

辜丽川老师和其夫人发表的论文：基于分裂EM算法的GMM参数估计（提取码：77c0）改进了这一缺陷。下面来谈谈EM算法以及其在求解高斯混合模型中的作用。一、高斯混合模型（GaussianMixt
linkin1005·2014-11-17 16:14

斯坦福大学机器学习——EM算法求解高斯混合模型

辜丽川老师和其夫人发表的论文：基于分裂EM算法的GMM参数估计（提取码：77c0）改进了这一缺陷。下面来谈谈EM算法以及其在求解高斯混合模型中的作用。一、   高斯混合模型（GaussianM
linkin1005·2014-11-17 16:00

语音识别原理介绍------组队理解原理

目前的计划就是写一个文档描述gmm-hmm和dnn-hmm所有的过程，希望可以做到。这个是终极目标。现在真心希望对原理很理解的人加入进来，共同完成这个事情。
u010384318·2014-11-11 22:00

【机器学习】EM最大期望算法

EM应用：GMM混合高斯模型、聚类、HMM隐马尔科夫模型等。一、Jesen不等式对于凸函数（对于所有实数x，有f’’(x)≥0）。
DianaCody·2014-11-09 13:25

【机器学习】EM最大期望算法

EM应用：GMM混合高斯模型、聚类、HMM隐马尔科夫模型等。 一、Jesen不等式    对于凸函数（对于
DianaCody·2014-11-09 13:00

运动检测（前景检测）之（二）混合高斯模型GMM

个人了解的大概概括为以下一些：帧差、背景减除（GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（MotionCompetition）、
wenyusuran·2014-10-31 10:00

语音识别基本原理介绍------dnn-hmm续

这里主要说下语音识别现在大家都用的模型-----dnn-hmm，我自己也不能更好的去解释清楚，等我毕业前，我一定会把gmm-hmm和dnn-hmm的原理以最能理解的方式表达出来，我也很期待那一天。
u010384318·2014-10-25 14:00

Leveraging Hierarchical Parametric Networks for Skeletal Joints Based Action(泛读)

LeveragingHierarchicalParametricNetworksforSkeletalJointsBasedAction，CVPR2014  二.阅读时间  2014年10月9日三.文献的贡献点  这篇文章主要介绍了如何使用深度置信网络(DBN)来代替GMM
shengno1·2014-10-09 11:00

前景背景分离方法(二)高斯混合模型法GMM(Gaussian Mixture Model)

intmain() { VideoCapturecapture("D:/videos/shadow/use3.MPG"); if(!capture.isOpened()) { cout=frameToStop) { stop=true; } if(c>=0) { waitKey(0); } currentFrame++; } waitKey(0); }//基于混合高斯模型的运动目标检测 //A
yang6464158·2014-10-04 16:00

Deep Fisher Kernels – End to End Learning of the Fisher Kernel GMM Parameters(泛读)

CVPR2014  二.阅读时间  2014年9月30日三.文献的贡献点     这篇文献主要讨论的是如何将基于Fisher核的SVM当做一个深度神经网络一样来进行训练，从而能够从训练数据中获得分类器参数和GMM
shengno1·2014-09-30 19:00

转-Region-based Saliency Detection and Its Application in Object Recognition

1.本文实在10年的ACMMM会议论文的基础上进行扩展的2.显著性计算过程：用adaptivemeanshift进行超像素分割用平均颜色表示超像素将超像素集合做为GMM的输入，得到K个cluster计算每一个
Vision_Learning·2014-09-28 23:23

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut
zhaoluffy·2014-09-04 20:12

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut
a1429331875·2014-09-04 20:00

语音识别基本原理介绍--gmm-hmm中训练的完整版

当然在gmm-hmm中一般都是mfcc特征。mfcc特征的具体流程，这里贴一张图，大家可以参考。htk或者
u010384318·2014-09-02 16:00

语音识别基本原理介绍----gmm-hmm中的embedded training （嵌入式训练）

本文是翻译Speech and Language Processing: An introduction to natural language processing,computational linguistics, and speech recognition. Daniel Jurafsky & James H. Martin.Copyright c 2006, All rights re
u010384318·2014-09-01 21:00

语音识别基本原理介绍之gmm-hmm续

在之前的博文里，我已经写过了一篇博文：语音识别系统原理介绍----gmm-hmm，但是觉得还是没有说清楚这个事情，特别是在gmm和hmm过程里。过段时间也要找工作了，很有必要再弄清楚。
u010384318·2014-08-31 19:00

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。
haohaoxuexi320·2014-08-07 17:00

OpenCV_基于混合高斯模型GMM的运动目标检测

blog.csdn.net/icvpr/article/details/8507574OpenCV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
kaka20080622·2014-07-21 00:00

20140714 grabcut,GMM,遮挡实验

实验相关实验将匹配的点与guidedfilter的权重做比较，权重大于一定阈值（0.8/0.9/1.0）的，将对应的匹配点加入计算。效果：整张图的模糊区域的深度信息能够较好的完整保存，边缘区域大部分都得到了正确的深度信息，仍有小部分边缘区域深度信息错误，需要进一步探寻解决办法关于grabcutinteractivesegmentation的经典方法论文：GrabCut"InteractiveFor
张小矬·2014-07-15 00:00

HALCON中的算子大全（中英对照）

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。
bill0-Ng·2014-07-09 17:59

HALCON中的算子大全（中英对照）

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。
b108074013·2014-07-09 17:00

聚类——层次聚类Hierarchical Clustering

不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？
u010555688·2014-06-23 16:00

运动目标跟踪主流算法大致分类

运动目标跟踪主流算法大致分类不全，需要慢慢补充 一．运动目标检测 （一）背景差 1.帧差2.GMM 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标
卓尔·2014-06-13 12:00

学习OpenCV范例（二十四）—ViBe前景检测（二）

最近导师没给什么项目做，所以有那么一点点小时间，于是就研究起了前景检测，既然前景检测有很多种算法，那干脆就把这些模型都学起来吧，以后用到前景检测时至少还有那么几种方法可以选择，上次介绍的是GMM模型，其实
chenjiazhou12·2014-06-11 21:00

学习OpenCV范例（二十三）—GMM前景检测（一）

前一篇博客中有谈论到混合高斯模型GMM，但是只是在上面的一个小应用，可能没有很彻底的分析，大部分读者看起来有点吃力，那么在这篇微博中就给大家分析一下GMM在前景检测的原理以及在OpenCV中的运用，当然长篇大论的原理我还是不全部写出来的
小洲实验室·2014-06-08 20:05

学习OpenCV范例（二十三）—GMM前景检测（一）

前一篇博客中有谈论到混合高斯模型GMM，但是只是在上面的一个小应用，可能没有很彻底的分析，大部分读者看起来有点吃力，那么在这篇微博中就给大家分析一下GMM在前景检测的原理以及在OpenCV中的运用，当然长篇大论的原理我还是不全部写出来的
chenjiazhou12·2014-06-08 20:00

GMM-HMM语音识别模型 原理篇

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。这篇blog只回答三个问题：1. 什么是HiddenMarkovModel？
abcjennifer·2014-05-28 20:00

一个好用的MATLAB工具包VLFeat

发现它除了提供SLIC外，还有SIFT、HOG等常用的特征提取方法，以及GMM、k
huangbo10·2014-05-12 21:00

kaldi学习的过程

kaldi是一个语音识别平台，里面含有很多语音识别所需要的模型，比如：gmm，sgmm，dnn和hmm。你可以通过自己的数据在这平台上训练得到自己的模型，然后用于识别。
u010384318·2014-05-09 14:00

Halcon 算子

1.1Gaussian-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。
·2014-05-08 13:00

单高斯分布模型GSM，高斯混合模型GMM

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。
pb09013037·2014-05-03 10:00

高斯混合模型（GMM）

一、高斯模型简介    首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。1.单高斯模型   如题，就是单个高斯分布模型or正态分布模型。
u010555688·2014-04-26 16:00

混合高斯模型算法

首先第一种是高斯混合模型算法:高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。（1）单高斯模型：为简单起见，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。
zhubo22·2014-04-25 15:00

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
zhubo22·2014-04-25 14:00

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut .

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut
redline2005·2014-04-19 18:00

语音识别系统原理介绍-----dnn-hmm

所谓的这个就是把之前gmm这部分换成dnn，基于这个我们可以认为，深度学习模型可以更好的去模拟我们的语音信号吧。先上个总图吧：看到这个图大家应该都可以很清楚地去理解了。下面分开介绍：1.特征部分：一
u010384318·2014-03-26 11:00

Android之关于手势操作图片的缩放与移动

实现代码： packagehfut.gmm; importjavax.swing.text.View; importjavax.swing.text.html.ImageView;
redouba·2014-03-25 13:00

运动检测（前景检测）之（二）混合高斯模型GMM

运动检测（前景检测）之（二）混合高斯模型GMM分类： OpenCV 图像处理 计算机视觉2013-07-2921:40 2760人阅读 评论(3) 收藏 举报运动检测（前景检测）之（二）混合高斯模型GMMzouxy09
pi9nc·2014-03-21 14:00

Expectation Maximization and GMM

Jensen不等式Jensen不等式给出了积分的凸函数值必定大于凸函数(convex)的积分值的定理。在凸函数曲线上的任意两点间连接一条线段，那么线段会位于曲线之上，这就是将Jensen不等式应用到两个点的情况，如图(1)所示\((t\in[0,1])\)。我们从概率论的角度来描述Jensen不等式：假设\(f(x)\)为关于随机变量\(x\)的凸函数\(f'(x)\geq0\)，则有\(f\le
·2014-03-14 10:00

语音识别系统原理介绍----gmm-hmm

   从寒假前的博客：语音识别系统原理介绍---从gmm-hmm到dnn-hmm，最近有时间的时候我还是在不断的去理解gmm-hmm这个基准模型。
u010384318·2014-03-04 20:00

漫谈 Clustering (4): Spectral Clustering

p=287如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的SpectralClustering就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。
zhazhiqiang2010·2014-02-20 14:00

漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model

p=39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)。
zhazhiqiang2010·2014-02-20 14:00

高斯混合模型（GMM）介绍以及学习笔记

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。
u013538664·2014-02-14 02:00

语音识别系统原理介绍---从gmm-hmm到dnn-hmm

  一直想写个关于语音识别系统原理的博文。前段时间我和@零落一起做了很多实验，比如htk，kaldi等。从周五开始就已经放寒假了，明天就做火车回家了。今晚加点劲写点吧，回家由于没网。大家有问题只能留言或者找我qq，我尽量过段时间来回答吧。现在我就把语音识别的原理说下去。具体的框架图还是来一个把。这个图我也是我从网上找的。按照上图的说法，语音识别是由语言模型和声学模型构成的。下面我就根据图上的流程说
u010384318·2014-01-19 21:00
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