详解高斯混合模型与EM算法 详解高斯混合模型与EM算法高斯混合模型单高斯模型(Gaussian single model, GSM）一维高斯分布多维高斯分布混合高斯模型（Gaussian mixture model, GMM）混合高斯模型产生的原因直观理解高斯混合模型一维混合高斯模型二维空间3个高斯模型混合极大似然估计(Maximum Likehood Estimate, MLE)（最大化对数似
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2024-04-07 14:47:17
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基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解： GMM算法概述GMM方法跟K - Means相比较，属于软分类 实现方法 - 期望最大化(E - M) 停止条件 - 收敛，或规定的循环次数 代码：#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\hi
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2024-05-14 15:49:03
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一、高斯混合模型定义1、 高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。2、 GMM的直观理解二、求解GMM参数为什么需要用EM算法？总所周知，求解GMM参数使用EM算法。但是为什么呢？这样是必须的吗？首先，类似于其他的模型求解，我们先使用最大似然估计来尝试求解GMM的参数。如下： 可以看出目标函数是和的
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2024-03-21 22:00:20
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基于opencv3.4.7 编程环境win10+VS2017、ubuntu18.04+Codelite概述图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等。GaussianBlur()函数用高斯滤波器GaussianFilter对图像进行平滑处理。 该函数将源图像与指定的高斯内核进行卷积，同时也支持in-place滤波。 原理通过2维高斯滤波函数计算出中心点周围每个点的权重分布，经归一
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2024-03-26 23:32:37
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贝叶斯统计和规则化（续）p(θ|S)可由前面的公式得到。假若我们要求期望值的话，那么套用求期望的公式即可： E[y|x,S]=∫yyp(y|x,S)dy由上可见，贝叶斯估计将θ视为随机变量，θ的值满足一定的分布，不是固定值，我们无法通过计算获得其值，只能在预测时计算积分。上述贝叶斯估计方法，虽然公式合理优美，但后验概率p(θ|S)通常是很难计算的，因为它是θ上的高维积分函数。观察p(θ|S)的公式
目录一、 高斯模糊二、实验代码 一、 高斯模糊高斯模糊本质上是低通滤波器，输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和，原理并不复杂。做久了卷积神经网络看这个分外亲切，就是用高斯分布权值矩阵与原始图像矩阵做卷积运算而已。摘录wiki上两段原文：Mathematically, applying a Gaussian blur to an im
运动检测的一般方法 目前，运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于光流法的复杂性，往往难以实时的计算，所以我采用高斯背景模型。因为，在摄像机固定的情况下，背景的变化是缓慢的，而且大都是光照，风等等的影响，通过对背景建模，对一幅给定图像分离前景和背景，一般来说，前景就是运动物体，从而达到运动物体检测的目的单分布高斯背景模型单分布高斯背景模型认为，对一个背景图像，特定像素亮度的分布满足高斯分布，即对背景图.
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2012-07-30 13:20:00
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# 高斯混合模型（GMM）与OpenCV的结合使用
在数据科学和机器学习的领域中，模型的选择至关重要。高斯混合模型（GMM）作为一种流行的无监督学习方法，可以很好地处理聚类问题。结合 OpenCV 和 Python，我们可以有效地实现这一模型，从而完成图像处理、模式识别等任务。本文将带你了解 GMM 的基本概念，并展示如何在 Python 中使用 OpenCV 来实现 GMM。
## 什么是高
原创
2024-09-23 07:00:49
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Blur均值模糊//均值模糊,卷积核权重系数一样
void Blur(InputArray src,
OutputArray dst,
Size ksize,
Point? anchor = null,
BorderTypes borderType = BorderTypes.Reflect101) 参数说明InputArray src输入图像：可以任意通道
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）首先看一个图直观理解：包含三个高斯分量的一个维度的GMM是如何由其高斯分量叠加而成基本原理： ＝＝》混合模型＋高斯模型 组成１.混合模型（MIxture Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布
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2023-12-01 12:10:41
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作者：桂。前言本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分，主要总结混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）,GMM主要基于EM算法（前文已经推导），本文主要包括： 1）GMM背景介绍； 2）GMM理论推导； 3）GMM代码实现；内容多有借鉴他人，最后一并给出链接。 一、GMM背景 A-高斯模型1给出单个随机信号(均值为-2，方差为9的高斯分布)，可以利用最大
1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Proba
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2024-03-11 11:30:20
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混合高斯模型深入理解和分析 1.高斯模型假设的原理 我们认为物体上的每一个像素点它的亮度值是一个随机变量，这个随机变量服从高斯分布，可以定性的分析一下，每个像素点都有一个自生本来的像素值，比如背景的亮度，有一个自己本来的值，可以认为是均值，当太阳光强了一点，这个值就会比均值大一些，当太阳被云彩遮住了，他的亮度又比均值小了写，可见是在均值的附近波动，但是他每次像素值的变化程度我们可以用一个方差来表
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2024-04-29 12:19:30
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高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节：为什么系数之和为0？P
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2024-05-11 10:04:57
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参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.12-gaussian-mixtures.html1、高斯混合模型（GMM）为什么会出现：k-means算法的缺陷 某些点的归属簇比其他点的归属簇更加明确,比如中间的两个簇似乎有一小块区域重合，因此对重合部分的点将被分配到哪个簇不是很有
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2023-07-31 23:48:51
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高斯混合模型的终极理解 高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节
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2024-02-09 15:32:42
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《Python数据科学手册》笔记一、高斯混合模型（GMM）的由来k-means要求这些簇的模型必须是圆形，k-算法没有内置的方法来实现椭圆形的簇。因此，拟合非圆形的分类数据时，效果不好。如图1和图2。  
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2024-03-27 12:28:15
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华电北风吹 日期：2016-05-07高斯混合模型属于EM框架的经典应用，不懂EM的先看参考博客一。具体重复的地方本文不重复讲。高斯混合模型是一个无监督学习的密度估计算法，主要用思路是利用EM算法对混合高斯分布进行极大似然估计。 模型缺点：高斯核个数实现难以确定，EM算法的初始值敏感，局部最优等。一、高斯混合分布 对于有k个高斯分布混合而成的混合高斯分布的概率密度函数有 p(x)=∑zp(x
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2023-10-29 19:08:20
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高斯混合模型 (GMM)高斯混合模型是概率模型，其假设所有样本是从具有未知参数的有限数量的高斯分布的混合生成的。它属于软群集算法组，其中每个数据点都属于数据集中存在的每个群集，但每个群集的成员资格级别不同。此成员资格被指定为属于某个群集的概率，范围从0到1。例如，突出显示的点将同时属于集群A和B，但由于其与它的接近程度而具有更高的集群A的成员资格。 GMM假设每个聚类遵循概率分布，可以
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2024-04-09 13:15:34
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文章目录1.高斯混合模型GMM的定义1.1高斯混合模型GMM的几何表示1.2高斯混合模型GMM的模型表示2.高斯混合模型的极大似然估计2.1 数据样本的定义3.高斯混合模型GMM(EM期望最大算法求解)3.1 EM算法(E-Step)3.2 EM算法(E-Step-高斯混合模型代入)3.2 EM算法(M-Step) 1.高斯混合模型GMM的定义高斯混合模型中的高斯就是指的是高斯分布，顾名思义，就
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2024-03-16 10:26:27
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