GMM

最新推荐文章于 2024-11-14 12:27:29 发布
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分类专栏： PKU Research 文章标签： reference 360
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Reference articles


混合高斯模型使用K（基本为3到5个）个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型, 用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。 通观整个高斯模型，主要是有方差和均值两个参数决定，对均值和方差的学习，采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性 。由于我们是对运动目标的背景提取建模，因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率;为提高在繁忙的场景下,大而慢的运动目标的检测效果,引入权值均值的概念,建立背景图像并实时更新,然后结合权值、权值均值和背景图像对像素点进行前景和背景的分类。


1. http://apps.hi.baidu.com/share/detail/50919356

2. http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=1&t=3056

3. http://hi.baidu.com/mailrabbit/blog/item/5225b0d27a7d6b38970a16cf.html

4.  http://www.doc88.com/p-90157928048.html

5. http://www.360doc.com/content/11/0331/09/6290398_106061327.shtml


6. http://blog.163.com/fk1007@126/blog/static/300367392009223101913563/

7. http://blog.youkuaiyun.com/lgt81/article/details/4419711

GMM简介
火鸡哥
01-11 4604
高斯混合模型 无论是k-means、层次聚类还是DBSCAN，聚类后都是有明显的“分界线”的，但如果是两个混合在一起的数据，这些方法就不能很好地聚类了，而GMM却能很好地对这类混合数据进行分类，GMM是利用同类数据呈现高斯分布的原理对数据进行区分的。 1､步骤 第一步：初始化k个高斯分布； GMM必需的参数，n_components，指定聚类的数量 第二步：将数据软聚类成我们初始化的k个高斯；...
基于python的说话人识别（声纹识别），包括GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声纹识别+源码+开发文档
05-20
基于python的说话人识别（声纹识别），包括GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声纹识别+源码+开发文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于...
GMM简单解释
aig8440的博客
08-27 906
1.GMM(guassian mixture model) 　　混合高斯模型，顾名思义，就是用多个带有权重的高斯密度函数来描述数据的分布情况。理论上来说，高斯分量越多，极值点越多，混合高斯密度函数可以逼近任意概率密度函数，刻画模型越精确，需要的训练数据也就越多。 2.GMM 模型初始化： 　　即模型参数的初始化，一般采用kmeans或者LBG算法。 模型初始化值对模型后期的收敛...
机器学习算法原理与实践（五）、GMM与K-means的那些事
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Liu_LongPo的专栏
07-25 2万+
【原创】Liu_LongPo 转载请注明出处【优快云】http://blog.youkuaiyun.com/llp1992GMM算法GMM ，Gaussian Mixture Model，顾名思义，就是说该算法由 多个高斯模型线性叠加 混合而成。每个高斯模型我们称之为 component 。GMM算法描述的是数据的本身存在的一种分布，如果component足够多的话，GMM可以逼近任意一种概率密度分布，但是此
GMM-GMR-v2.0.rar_GMM_GMM-GMR_V2 _高斯混合回归_高斯混合模型
07-15
高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Model）是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的线性组合生成的。在机器学习和统计学中，GMM常用于聚类、密度估计以及参数估计等多个任务。高斯混合回归...
BIC确定GMM聚类簇数.zip_BIC信息准则_gmm bic 准则_gmm聚类_聚类_高斯混合
07-14
高斯混合模型（GMM）是一种广泛应用的聚类技术，它假设数据是来自多个高斯分布的混合。在使用GMM进行聚类时，一个关键问题是如何确定合适的聚类簇数。"BIC确定GMM聚类簇数.zip"中的内容，显然关注的是如何利用贝叶斯...
GMM.zip_GMM背景建模_混合高斯前景_背景建模MATLAB_高斯混合 背景
07-14
混合高斯模型（GMM，Gaussian Mixture Model）是一种概率模型，广泛应用于统计建模、机器学习和图像处理等领域，特别是在视频分析中的背景建模。背景建模是计算机视觉中一个重要的技术，用于识别视频中的静态背景和...
GMM语音识别_gmm语音识别_GMM语音_gmm语音_男女生声音识别_声音识别
09-10
标题中的"GMM语音识别"指的是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）在语音识别领域的应用。GMM是一种概率模型，常用于统计建模，特别是语音信号处理和计算机视觉等领域。在语音识别中，GMM被用来估计不同...
高斯混合模型（GMM）
朱小妹的博客
12-10 2477
  高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）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（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。   原文：https://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2624882.html 单高斯分布模型GSM ...
GMM(Gaussian mixture model, 高斯混合模型)
GarfieldEr007的专栏
02-29 1万+
GMM全称是Gaussian mixture model (高斯混合模型)。与k-means算法类似，GMM也是一种常见的聚类算法，它与k-means区别主要在于，GMM是一种“软聚类”算法，通过它我们可以得到每个样本属于每个中心点的概率。正是因为它的这种性质，GMM在图像分割和语音处理中都有着广泛的应用。 对N个样本数据执行k-means可以得到K个中心点，而对其执行GMM之后将会得到K个高斯
高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
jacke121的专栏
10-26 4493
高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
前景检测算法_3(GMM)
weixin_33816300的博客
06-02 1236
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]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定...
高斯混合模型(GMM)
qq_40844444的博客
11-14 470
它假设所有数据点都是由有限数量的高斯分布生成的，每个分布都有自己的均值和协方差，以及混合系数，表示该分布在整个数据集中的比例。协方差（Covariances）：每个高斯分布的协方差矩阵，描述了分布的形状和方向。M步（最大化）：根据E步的结果，更新每个高斯分布的参数（均值、协方差和混合系数）。这段代码定义了一个GMM类，包含了初始化、E步、M步、拟合和预测的方法。E步（期望最大化）：计算每个数据点属于每个高斯分布的后验概率（责任）。混合系数（Weights）：每个高斯分布在整体分布中的比例。
GMM(理论）
记录计算机应用的点点滴滴！！！！！
01-22 4142
下面我们介绍一下　高斯混合模型 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。 二维情况如下所示： 关于高斯分布的理论部分这里不详细讲了。 （2）混合高斯模型：         对于(b)图所
GMM拟合
最新发布
04-03
### 高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM) 的实现与应用 高斯混合模型是一种基于概率密度函数的聚类方法，它假设数据是由多个正态分布组成的混合体。通过估计这些分布的参数来建模复杂的数据结构。 #### 使用 `scikit-learn` 实现 GMM 数据拟合 在 Python 中，`scikit-learn` 提供了一个名为 `GaussianMixture` 的模块用于实现 GMM[^1]。以下是其基本功能和使用方式： 1. **导入必要的库** 要使用 GMM，需先安装并导入 `sklearn.mixture.GaussianMixture` 模块。 2. **初始化模型** 创建一个 `GaussianMixture` 对象时，可以指定组件数量 (`n_components`) 和协方差类型 (`covariance_type`) 等超参数。 3. **训练模型** 利用 `.fit()` 方法对输入数据进行训练，从而估算各高斯分量的均值、协方差矩阵以及权重。 4. **预测类别标签** 训练完成后，可以通过 `.predict()` 或 `.predict_proba()` 来获取样本所属簇的硬分配或软分配的概率向量。 下面是一个完整的代码示例展示如何利用 `scikit-learn` 进行 GMM 数据拟合: ```python from sklearn.mixture import GaussianMixture import numpy as np # 假设我们有如下二维数据集 X X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) # 初始化 GMM 模型，设置两个成分 gmm = GaussianMixture(n_components=2) # 训练模型 gmm.fit(X) # 输出各个高斯分量的均值、协方差及权重 print("Means:\n", gmm.means_) print("Covariances:\n", gmm.covariances_) print("Weights:\n", gmm.weights_) # 预测每个点属于哪个簇 labels = gmm.predict(X) print("Cluster Labels:", labels) ``` 上述代码展示了如何定义、训练以及解释 GMM 结果的过程。 #### 参数说明 - `n_components`: 表示要使用的高斯分量的数量，默认为 1。 - `covariance_type`: 协方差类型的选项包括 'full'（完全）、'tied'（共享）、'diag'（对角线）和 'spherical'（球形），默认为 'full'。 #### 应用场景 GMM 广泛应用于无监督学习中的聚类分析、异常检测等领域。相比 K-Means，它可以捕捉更复杂的集群形状，并提供关于不确定性的额外信息。
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