混合高斯模型，用于背景建模的程序，使用時(shí)請(qǐng)安裝OPENCV
資源簡(jiǎn)介：混合高斯模型的曲線擬合matlab源代碼
上傳時(shí)間： 2014-10-15
上傳用戶(hù)：無(wú)聊來(lái)刷下
資源簡(jiǎn)介：人體運(yùn)動(dòng)跟蹤 混合高斯模型＋GRISON方法
上傳時(shí)間： 2014-01-20
上傳用戶(hù)：牛津鞋
資源簡(jiǎn)介：期望最大EM算法及其在混合高斯模型中的應(yīng)用.caj
上傳時(shí)間： 2014-01-08
上傳用戶(hù)：xyipie
資源簡(jiǎn)介：本算法基于混合高斯模型編程，采用opencv庫(kù)，能夠運(yùn)行
上傳時(shí)間： 2014-08-30
上傳用戶(hù)：cooran
資源簡(jiǎn)介：混合高斯模型和EM算法結(jié)合，當(dāng)中用到了自己寫(xiě)的Kmeans聚類(lèi)，附帶測(cè)試樣例、訓(xùn)練樣例和main函數(shù)。
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：zhangyi99104144
資源簡(jiǎn)介：本文提出了一種靜止攝像機(jī)條件下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法。 它以一種改進(jìn)的自適應(yīng) 混合高斯模型為背景更新方法，用連通區(qū)檢測(cè)算法分割出前景目標(biāo)，以 Kalman濾波為運(yùn)動(dòng)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的連續(xù)跟蹤。在目標(biāo)跟蹤時(shí)，該算法針對(duì)目標(biāo)遮擋引起的各種可能情況.
上傳時(shí)間： 2014-01-07
上傳用戶(hù)：凌云御清風(fēng)
資源簡(jiǎn)介：混合高斯模型 對(duì)于給定的數(shù)據(jù)，可以自動(dòng)選擇最佳聚類(lèi)數(shù)目和聚類(lèi)中心，并根據(jù)判決規(guī)則進(jìn)行收斂，運(yùn)算很快，非常方便
上傳時(shí)間： 2016-07-22
上傳用戶(hù)：hn891122
資源簡(jiǎn)介：混合高斯模型，用于背景建模的程序，使用時(shí)請(qǐng)安裝OPENCV
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶(hù)：稀世之寶039
資源簡(jiǎn)介：混合高斯模型 圖像檢測(cè) 可以應(yīng)用于視頻和圖片
上傳時(shí)間： 2017-02-11
上傳用戶(hù)：talenthn
資源簡(jiǎn)介：本篇論文從常用語(yǔ)音特征參量的提取、基于矢量量化和混合高斯模型的說(shuō)話(huà) 人識(shí)別、識(shí)別方法的優(yōu)化及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果這幾個(gè)方面討論了說(shuō)話(huà)人識(shí)別的 應(yīng)用技術(shù)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了討論
上傳時(shí)間： 2014-12-19
上傳用戶(hù)：mikesering
資源簡(jiǎn)介：混合高斯模型的C++程序，封裝成為C++的類(lèi)，直接調(diào)用即可。
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶(hù)：LouieWu
資源簡(jiǎn)介：?對(duì)傳統(tǒng)混合高斯背景模型作了改進(jìn)，消除了緩慢運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)背景模型的影響，其中提出了目標(biāo)間差分方法區(qū)分出前后幀變化區(qū)，對(duì)不同區(qū)域采用不同的學(xué)習(xí)權(quán)重更新策略。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該改進(jìn)算法提高了背景模型的健壯性，在跟蹤系統(tǒng)中獲得較好效果。
上傳時(shí)間： 2015-01-03
上傳用戶(hù)：7891
資源簡(jiǎn)介：混合高斯概率密度模型,其參數(shù)估計(jì)可以通過(guò)期望最大化( EM) 迭代算法獲得。
上傳時(shí)間： 2014-12-01
上傳用戶(hù)：葉山豪
資源簡(jiǎn)介：Rao Blackwellised Particle Filtering for Dynamic Conditionally Gaussian Models基于高斯模型的rbpf（粒子濾波器）的matlab程序
上傳時(shí)間： 2015-10-13
上傳用戶(hù)：lizhizheng88
資源簡(jiǎn)介：GMM 混合高斯自適應(yīng)背景維護(hù) 可以用來(lái)做行人檢測(cè) 等
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶(hù)：wpt
資源簡(jiǎn)介：一篇關(guān)于混合高斯建模的方法，很經(jīng)典，從中可以學(xué)到很多東西
上傳時(shí)間： 2016-09-22
上傳用戶(hù)：asdfasdfd
資源簡(jiǎn)介：混合高斯建模是背景建模中的一種經(jīng)典方法，對(duì)復(fù)雜背景具有較好的適應(yīng)性！
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶(hù)：wang0123456789
資源簡(jiǎn)介：使用混合高斯函數(shù)，對(duì)點(diǎn)配準(zhǔn)的方法，他的魯棒性比較好。
上傳時(shí)間： 2014-09-07
上傳用戶(hù)：gaome
資源簡(jiǎn)介：使用高斯模型對(duì)威斯康辛州大學(xué)醫(yī)學(xué)院長(zhǎng)期乳腺癌數(shù)據(jù)進(jìn)行了貝葉斯模式識(shí)別。識(shí)別率為95以上，可以作為模式識(shí)別的重要案例。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶(hù)：葉山豪
資源簡(jiǎn)介：這是基于高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。采用空間是YUV。
上傳時(shí)間： 2013-12-04
上傳用戶(hù)：小草123
資源簡(jiǎn)介：本碼源是針對(duì)于單高斯模型算法做的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，其中實(shí)現(xiàn)了背景建模、背景更新和目標(biāo)檢測(cè)的步驟實(shí)現(xiàn)。
上傳時(shí)間： 2017-07-02
上傳用戶(hù)：www240697738
資源簡(jiǎn)介：馬爾科夫應(yīng)用在圖像分割上的研究，它應(yīng)有的是高斯模型
上傳時(shí)間： 2015-11-30
上傳用戶(hù)：chuxuan0215
資源簡(jiǎn)介：關(guān)于matlab數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方面的程序。包括支持向量機(jī)，混合高斯模型等等。
上傳時(shí)間： 2015-10-25
上傳用戶(hù)：123456wh
資源簡(jiǎn)介：：介紹了擴(kuò)展卡爾曼濾波算法和無(wú)跡變換(unscented transformation，UT)算法，并對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF)和無(wú) 跡卡爾曼濾波算法(UKF)進(jìn)行比較，闡明了UKF優(yōu)于EKF。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于Unscented變換(uT)的高斯和濾 波算法，該算法首先通過(guò)合并準(zhǔn)則...
上傳時(shí)間： 2015-11-25
上傳用戶(hù)：bruce
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)很有用的EM算法程序包，可用于混合高斯模型，值得一看哦
上傳時(shí)間： 2016-04-28
上傳用戶(hù)：llandlu
資源簡(jiǎn)介：自己采用opencv編寫(xiě)的程序，該程序主要實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，采用背景減法里面的GMM混合高斯模型
上傳時(shí)間： 2017-03-20
上傳用戶(hù)：refent
資源簡(jiǎn)介：兩個(gè)模式識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)，一個(gè)是線性區(qū)別函數(shù)另一個(gè)是混合高斯模型方法。本人的大作業(yè)，經(jīng)驗(yàn)證可用。
上傳時(shí)間： 2017-09-19
上傳用戶(hù)：
資源簡(jiǎn)介：高斯混合模型算法
上傳時(shí)間： 2015-03-04
上傳用戶(hù)：changeboy
資源簡(jiǎn)介：用C＋＋實(shí)現(xiàn)的高斯混合模型的算法類(lèi)，方差矩陣是對(duì)角矩陣
上傳時(shí)間： 2015-04-05
上傳用戶(hù)：caozhizhi
資源簡(jiǎn)介：高斯混合模型C++版本
上傳時(shí)間： 2015-06-21
上傳用戶(hù)：yoleeson
