申明：以下内容为笔者翻译自国际会议论文，鉴于本人水平有限，翻译难免有误，请大家多多包容。原文为：An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection;
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2024-04-22 20:55:10
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问题提出实际生产过程中，出产投入使用之前，经常会评价某些参数是否有异常，然后再判断是否要重新检测。评价并不是简单的根据特定参数的阈值来的，而是根据宏观上产出群体的所有参数分布得出的。 比如生成飞机引擎，震动和热量参数，对所有出产的引擎进行测试，得到如下分布： 为了评价这种差异，定性分析如下： 高斯分布从上面的直观感受、定性分析可知越接近中心区域的越不可能是异常。为了定量分析，引入高斯分布。
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2024-06-18 15:26:39
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# 使用 Python 实现高斯过程回归
## 1. 总体流程概述
对于初学者来说，实现高斯过程的步骤可以分为以下几个主要部分。下面的表格列出了我们将要实现高斯过程回归的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|--------------------|--------------
# Python中的高斯分布
在概率论和统计学中，高斯分布（也称为正态分布）是一种非常常见的连续概率分布，具有许多重要的性质。高斯分布在自然界、工程学、社会科学等领域中都有广泛的应用。在Python中，我们可以使用NumPy和SciPy等库来进行高斯分布的计算和操作，使得我们能够更方便地进行数据分析和建模。
## 高斯分布的定义
高斯分布的概率密度函数（probability density
原创
2024-06-16 05:21:35
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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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高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
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2023-09-11 15:45:37
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1.图像模糊 图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子。本质上，图像模糊就是将（灰度）图像I 和一个高斯核进行卷积操作：，其中是标准差为σ的二维高斯核。高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分，比如图像插值操作、兴趣点计算以及很多其他应用。SciPy 有用来做滤波操作的scipy.ndimage.filters 模块。该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积。eg：
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2023-10-18 22:59:58
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文章目录一、高斯消元法1 模板题II 高斯消元法解异或线性方程组二、求组合数1 递推预处理求组合数——N^22 预处理阶乘求组合数——NLOGN3 卢卡斯(Lucas)定理—询问次数少，数据范围暴大4 精确的计算组合数(非取模意义下)三、卡特兰数一、高斯消元法 学过线性代数的我们都知道，高斯消元法就是用来求解线性方程组的，对应到代码领域，高斯消元法可以在n^3的时间复杂度内求解n个未知数n个方程
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2023-12-26 13:05:34
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1 #include "stdafx.h"
2 #include "highgui.h"
3 #include "cv.h"
4 #include <fstream>
5 #include <iostream>
6 using namespace std;
7 void example2_4( IplImage* image )
8 {
9 cvN
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2023-10-17 07:18:17
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多元高斯分布多元高斯引入多元高斯图像多元高斯分布解决异常检测多元高斯分布定义多元高斯分布检测异常多元高斯模型和原始模型关系原始模型和多元高斯模型的选择 多元高斯分布以一个例子引入： 把这俩个特征单独拿出来都是符合高斯分布的，现有一个绿色的异常点，我们很难从x1和x2这俩个维度下去判别是否是异常点。 因为从左图看，正常数据是分布在椭圆范围内，我们使用的异常检测算法是从中心区域向外以正圆的形式扩
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2024-01-12 11:13:01
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在计算机视觉领域，使用高斯模糊处理图像是一个非常常见的需求，尤其是在图像预处理阶段。在 Python 环境中，OpenCV 库提供了强大的工具来实现这一功能。然而，很多用户在使用高斯模糊和高斯核时遭遇了一些困难。本文将详细探讨如何解决这些问题，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能优化、复盘总结和扩展应用等多个方面。
### 背景定位
初始技术痛点在于高斯模糊在某些情况下无法达到预期效果。例如
一、高斯消元的原理对于n元的m个线性方程组成的方程组，我们将其以矩阵的形式记录下来：a11 a12 a13 ...... a1n b1 a21 a22 a23 ...... a2n b2 ... ... ... an1 an2 an3 ...... ann bn然后进行初等行列变换，尝试构造出一个上三角矩阵，逐步使系数不为零的项减少；等最后只剩下一个系数不为零时，进行回代，逐步求出已知解。（详解过
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2023-08-24 17:17:20
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OpenCV-Python教程：均值平滑、中值平滑 一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理，这时窗口中心点和窗口领域内的所有像素的加权系数都是一样的，中值平滑提取中位数时滑动窗口内任一像素出现中值的概率也是相同的。本文要介绍的高斯平滑则根据距离中心点的间距远近其权重会不同，这种方式看起来更符合”惯例”：身边的人对你影响会更大。1、高斯平滑GaussianBlur()所谓高斯平滑，
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2023-10-15 16:43:31
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Sklearn基于这些分布以及这些分布上的概率估计的改进，为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器类含义naive_bayes.BernoulliNB伯努利分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.GaussianNB高斯分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB多项式分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.ComplementNB补集朴素贝叶斯linear_model.Ba
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2023-10-10 17:34:24
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若需删除请及时联系。 单高斯模型是一种图像处理背景提取的处理方法。 单高斯模型是一种图像处理背景提取的处理方法，适用于背景单一不变的场合，其他如混合高斯模型等方法都是对单高斯模型的扩展，单以单高斯模型最为简便，而且采取参数迭代方式，不用每次都进行建模处理。 单高斯分布背景模型适用于单模态背景情形，它为每个图像点的颜色分布建立了用单个高斯分布表示的模型η(x,μt,Σt)，其中下标t表示时
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2024-06-30 06:44:47
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这次我们谈谈流体力学理论知识-高斯公式，对雷诺输运定理及流体力学三大守恒方程比较熟悉的同学，会发现这些方程在推导的过程中经常会出现高斯公式，当然还会出现咱们文章十二中讲到的散度和梯度，这些都是流体力学基础中的基础。1.高斯公式的各种形式先直接给出高斯公式：设空间有界闭合区域Ω ，其边界∂Ω 为分片光滑闭曲面。函数P，Q，R及其一阶偏导数在Ω上连续，那么：仔细观察上式，会发现等式
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2023-09-17 07:28:34
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一、高斯过程百度对于高斯过程的解释如下：
高斯过程（Gaussian Process, GP）是随机过程之一，是一系列符合正态分布的随机变量在一指数集（index set）内的集合
我认为该解释中的“指数”可以理解为“维度“，按照机器学习的角度，各个指数上的随机变量可以对应地理解为各个维度上的特征。对于一个高斯过程： 设随机变量 ，其中 对应
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2024-01-23 13:59:23
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一、高斯平滑（模糊）def gaussian_blur(image):
# 设置ksize来确定模糊效果
img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow('img', img)
# 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sigma
img2 = cv.GaussianBlur(imag
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2023-08-02 23:29:53
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1,为什么要学习高斯过程. 首先:随机扩散问题. 一根很细的管子,管子宽度可以忽略不记,那么就可以看成一条直线,我们在这条直线某一位置滴一滴墨水,看墨水在水中扩散所造成的影响.如,给定一个时间t,看墨水扩散的距离,结果是随机的,没有一个确定的答案.我们希望建立起分布. 这个概率分布我们用ρ(y)来表示,表示在时间t内,扩散距离y的概率.ρ(y)是一个概率密度.然后我们进一步,假设ρ(y)关于原点对
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2023-10-05 19:36:59
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