高斯混合模型的理解

背景相减法进行建模时涉及到了背景模型的建立问题，许多论文以及在OpenCV里都提供了基于高斯混合模型进行背景更新的方法，无奈涉及到了太多的概率论的东西，大四小白完全看不懂，只能大概理解，下面是找到的几篇挺有帮助的博客。

高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解

深度理解高斯混合模型（GMM）
这篇博客里最后给的米饭的例子十分生动，虽然公式什么的完全看不懂，但是通过这个例子会有一个很直观的感受，感叹这些大神们不仅专业知识挺扎实，还能讲的这么浅显生动。

一文详解高斯混合模型原理

4.11加
看到两篇讲利用高斯混合模型进行前景检测的文章，博主很细心还有原版论文的翻译版，对理解很有帮助。
opencv中的GMM（混合高斯分布）算法原理及C++实现（BackgroundSubtractorMOG）

Adaptive background mixture models for real-time tracking

混合高斯模型算法原理