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高斯混合模型算法
高斯混合模型算法
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GMMS
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vc6.0上实现的,高斯混合模型算法,GMMS
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混合高斯模型算法原理
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混合高斯模型是一种经典的背景建模算法,用于背景相对稳定情况下的运动目标检测。它由单高斯模型发展而来,对于多模态的背景有一定的鲁棒性,如:树叶晃动、水纹波动等。主要介绍单高斯模型和混合高斯模型。
高斯混合模型直观实现
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vs2010环境下编写的VC++代码,EM算法直观实现GMM。 效果参照:http://blog.csdn.net/hzq20081121107/article/details/19505619
自适应高斯混合模型
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经过改进的高斯混合模型,运行效果还是可以的,适用于想深入了解混合高斯模型前景的同学,代码书写比较规范
GMM高斯混合模型代码c++版
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高斯混合模型(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合,理论上GMM可以拟合出任意类型的分布,通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况(或者是同一类分布但参数不一样,或者是不同类型的分布,比如正态分布和伯努利分布)。该代码用vs2012打开即可运行。
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一种基于聚类的高斯混合模型算法,马瑞云,,本文介绍了一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量�
国科大 电子学院 叶齐祥老师 机器学习 课程作业,手写高斯混合模型算法,手写支持向量机算法,手写卷积神经网络算法+源代码+文档说
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手写高斯混合模型算法,用期望最大算法(EM)实现。 作业二:SVM 手写支持向量机算法,用序列最小最优化算法(SMO)实现。 作业三:CNN 手写卷积神经网络算法,包括前向传播、反向传播、参数更新。 1、资源内容:国...
机器学习C++源码解析-GMM高斯混合模型算法-源码+数据
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基于金字塔连接与高斯混合模型算法的层析芯片荧光信号检测.pdf
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高斯混合模型EM算法
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高斯混合模型EM算法,通过EM算法来进行高斯混合模型的参数估计。
基于python的高斯混合模型(GMM 聚类)的 EM 算法实现
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在在文本无关说话人识别中常用的说话人识别方法有矢量量化法(vector quantization:VQ)和高斯混合模型法 (Gaussian Mixture Model;GMM),这个论文集中搜集了很多关于GMM的paper,希望对大家有用 GMM/ANN混合说话...
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高斯混合模型(EM算法)Matlab代码,并附有简单实例测试估计效果
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3.用处:用于GMM高斯混合模型和形态学操作算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项: 使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme_.m文件,不要直接运行子函数文件。运行时注意...
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6552452GMMS.rar
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GMMS
resource.h
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433KB
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13KB
vc60.pdb
436KB
GMMS.res
5KB
vc60.idb
321KB
StdAfx.obj
104KB
GMMSDlg.obj
144KB
ZhiFangTuDlg.obj
17KB
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jinzita.obj
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GMMS.exe
188KB
GMMS.h
1KB
jinzita.h
1KB
GMMS.APS
24KB
GMMS.cpp
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GMMS.clw
3KB
GMMS.ncb
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GMMS.dsw
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ReadMe.txt
3KB
jinzita.cpp
1KB
res
GMMS.rc2
396B
GMMS.ico
1KB
ZhiFangTuDlg.h
1KB
GMMSDlg.cpp
59KB
GMMS.rc
9KB
StdAfx.cpp
206B
ZhiFangTuDlg.cpp
3KB
StdAfx.h
1KB
GMMS.opt
50KB
GMMS.dsp
5KB
GMMSDlg.h
2KB
GMMS.plg
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