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  1. 单高斯背景建模.rar

  2. 用单高斯实现的背景建模程序 直接可以与运行图片和视屏 实用 程序易懂 适合初学者

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：xiaomai52587937

  1. MATLAB语言常用算法程序集

  2. Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值 SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-01
    • 文件大小：140288
    • 提供者：friday055

  1. 基于EM参数估计的GMM模型建模

  2. 高斯混合模型是有效的描述数据集合分布的手段，高斯混合模型中各个单高斯模型的均值、方差和权重的估计，实际上是样本空间下的参数估计问题。参数估计的方法有很多，相比较而言，EM算法是MLE（Maximum Likelihood Estimation）原理下的针对不完备数据集合的回归分析算法，它是由E步和M步迭代循环，直至误差小于给定门限为止。因此本文采用了一种基于EM方法的高斯混合模型参数估计的方法对运动人体姿态进行建模，可以较准确的对模型进行参数估计。对典型姿态建模之后还可以解决对姿态的识别问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-30
    • 文件大小：427008
    • 提供者：smily0725

  1. 单高斯模型的运动视频检测

  2. 对于一个视频图像分解成单帧之后，对于每个像素点进行高斯建模，通过设定阈值，对前景进行提取，进而达到检测的作用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-10
    • 文件大小：1024
    • 提供者：tiantian666999

  1. 单高斯的前景提取

  2. 应用高斯建模技术提取视频的运动前景，程序简单易于实现，一看就懂

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-26
    • 文件大小：2048
    • 提供者：xxx617714546

  1. 单高斯建模的matlab程序

  2. 简单快捷的实现单高斯背景建模的程序，并提取出前景，程序是个人编写，能很好的运行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-07
    • 文件大小：1024
    • 提供者：jidurensheng

  1. 单高斯背景建模opencv

  2. 基于opencv的单高斯背景建模demo，直接运行即可，使用摄像头获取视频，VS2010直接使用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-03-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：szf0210

  1. 单高斯背景建模方法

  2. 一个单高斯的背景建模的程序，可以运行，对于动态背景会有一些鬼影现象

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-13
    • 文件大小：1024
    • 提供者：lixin196216

  1. 单高斯背景建模

  2. 用单高斯模型检测运动物体，原理简单，适用于初学者学习。 处理视频采用笔记本摄像头实时采集的画面。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-11-05
    • 文件大小：3072
    • 提供者：heshan1109

  1. 单高斯建模

  2. 单高斯建模程序，已经调试过，可以运行。用与运动目标的检测。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-04-15
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：wang3857287

  1. 单高斯背景建模 matlab

  2. 单高斯明显是一种图像处理背景图像提取的处理方法，使用于背景单一不变的场景。这种模型最为简单，而且不用每次都进行建模处理，而采用参数迭代的方式，即。其中t为时间。设图像点的当前颜色量度为xt，若（Tp为概率阀值），则此点判定为前景点，反之为背景点。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-06-04
    • 文件大小：779
    • 提供者：junlove07

  1. 单高斯背景建模MATLAB

  2. 高斯分布与背景建模的关系：图像中每一个像素点的颜色值作为一个随机过程X，并假设该点的像素值出现的概率服从高斯分布。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2015-05-12
    • 文件大小：5120
    • 提供者：a15961237986

  1. 前景检测（背景建模）的演示程序

  2. 包含现在主流的前景检测方法（自适应背景学习AdaptiveBackgroundLearning，均值滤波DPMeanBGS，单高斯，混合高斯，SigmaDelta，KDE等29中算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-26
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：owen7500

  1. 29种前景检测算法（背景建模）源码

  2. 包含现在主流的前景检测方法（自适应背景学习AdaptiveBackgroundLearning，均值滤波DPMeanBGS，单高斯，混合高斯，SigmaDelta，KDE等29中算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-26
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：owen7500

  1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)的背景建立

  2. 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（Probability Density Function, PDF）参数不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，输入一个样本x，即

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-10-09
    • 文件大小：244736
    • 提供者：issac12138

  1. 全局高斯混合模型与单高斯模型的组合

  2. 在单高斯背景模型的基础上，建立了鲁棒的背景模型，提出全局模型和单高斯模型相组合的模型，效果很好！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-13
    • 文件大小：9216
    • 提供者：fdfq88

  1. 混合高斯模型算法原理

  2. 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。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-20
    • 文件大小：115712
    • 提供者：m0_37407756

  1. 多任务高斯过程模型 Matlab工具箱 （包括多个例子）

  2. 高斯过程(GP)模型是非参数贝叶斯回归的一种灵活方法。然而，在大数据中使用GP模型的大多数现有工作都是为单变量输出时间序列定义的，称为单任务GPs (single-task GPs, STGP)。在此，利用GPs同时对多个相关单变量生理时间序列进行建模。由此产生的多任务GP (MTGP)框架可以学习多个信号之间的相关性，即使它们可能以不同的频率采样，并具有针对不同间隔的训练集。MTGPs可有效地学习了生理时间序列之间的相关性，从而提高了建模精度。 多任务高斯过程模型 Matlab工具箱 （包括多

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-02
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_43612121

  1. 改进的单高斯模型与破碎目标合并的视频前景提取算法

  2. 针对视频背景建模和运动目标检测，此处提出一种基于分块模型更新的单高斯背景建模方法。以替代传统方法中对单变量点的建模。由于块变量的平均更符合高斯分布特性，有利于发挥单高斯建模方法的优势，因此增强了算法应对复杂背景的能力，同时分块建模也有效降低了算法复杂性。针对破碎团块的合并问题，此处提出一种“比对就近”的策略，将相隔距离在设置阈值内的团块合并为一个目标。提方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38749863

  1. 具有重尾瑞利分布的多视极化SAR图像建模和基于矩阵对数累积量的新颖估计

  2. 随着现代雷达分辨率的提高，基于中心极限定理的高斯涨落模型无法准确描述目标的散射回波。 相比之下，基于广义中心极限定理的重尾瑞利分布在合成Kong径雷达（SAR）图像建模中表现良好，而在多视点图像处理中的应用却很困难。 我们描述了具有重尾瑞利分布的多视极化SAR图像的成功建模，并提出了基于矩阵对数累积量的重尾瑞利分布包括等效视数（ENL）的新颖参数估计器。 首先，将重尾瑞利分布的复合变量分为正α稳定变量和复数高斯变量的乘积。 然后推导基于单个极化信道中对数累积量的特征指数和尺度参数的参数估计。 其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38577648
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