一篇關于混合高斯建模的方法，很經典，從中可以學到很多東西
標簽： 高斯 建模
上傳時間： 2016-09-22
上傳用戶：asdfasdfd
《超高斯與亞高斯混合信號的盲分離研究》，有用的忙分離算法文章。
標簽： 高斯 混合信號 盲分離
上傳時間： 2017-01-29
上傳用戶：lanhuaying
提出了一種基于函數聯接的感知器神經網絡的紋理分類方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機場模型(GM RF)對紋理進行描述,模型參數即為紋理特征,參數估計采用最小平方誤差方法獲得.將估計參數作為表達紋理的特征向量,用感知器網絡對特征進行分類,并且采用函數聯接的方式解決線性不可分問題.對紋理圖象進行的實驗表明,采用這種方法能夠提高學習速度,簡化計算過程,并取得較好的紋理分類效果.
標簽： GM RF 函數 神經網絡
上傳時間： 2014-01-13
上傳用戶：13160677563
混合高斯建模是背景建模中的一種經典方法，對復雜背景具有較好的適應性！
標簽： 高斯 建模 背景建模
上傳時間： 2013-11-25
上傳用戶：wang0123456789
使用混合高斯函數，對點配準的方法，他的魯棒性比較好。
標簽： 高斯 函數
上傳時間： 2014-09-07
上傳用戶：gaome
分別用高斯消去法，三角分解法，Jacobi迭代法，GS迭代法，SOR迭代法求解Ax=b
標簽： 分 高斯
上傳時間： 2017-04-23
上傳用戶：semi1981
使用高斯模型對威斯康辛州大學醫學院長期乳腺癌數據進行了貝葉斯模式識別。識別率為95以上，可以作為模式識別的重要案例。
標簽： 高斯模型 大學 數據 貝葉斯
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：葉山豪
這是基于高斯模型的運動目標檢測算法。采用空間是YUV。
標簽： YUV 高斯模型 運動目標 檢測算法
上傳時間： 2013-12-04
上傳用戶：小草123
本碼源是針對于單高斯模型算法做的運動目標檢測，其中實現了背景建模、背景更新和目標檢測的步驟實現。
標簽： 高斯模型 算法 運動目標檢測
上傳時間： 2017-07-02
上傳用戶：www240697738
主要介紹了基于（單、多）高斯統計模型的背景獲取法
標簽： 高斯 統計模型 背景
上傳時間： 2017-07-11
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