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中国科技论文在线一种基于聚类的高斯混合模型算法马瑞云作者简介：马瑞云(1986-)，女，硕士，主要研究方向：语音信号处理.E-mail:maruiyunemail@126（南京邮电大学通信与信息工程学院，南京210003）摘要：本文介绍了一种高斯混合模型...
最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯模型（Gaussianmixturemodel,GMM）和EM(ExpectationMaximization)算法，不禁被论文中庞大的数学公式所吓退。本文通过查阅相关资料，在复杂巧妙的推理公式中融入了自己的理解，详细...
南京理工大学硕士学位论文基于高斯混合模型的说话人识别算法研究姓名：颜凯申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：唐振民20090601硕士论文基于高斯混合模型的说话人识别算法研究语音是人类获取信息的主要来源之一，也是最方便、最有效、最自然的交流工具。
1.4论文的组织结构在本文第二章中，我们首先对高斯混合模型的概念进行完整的描述，同时给出我们对地震样本数据的预处理及筛选过程，然后进一步介绍训练高斯混合模型的训练方法即期望最大…
基于混合高斯建模方法的运动目标检测方法研究与实现毕业论文导师张卫国.doc,摘要运动目标检测是计算机视觉研究领域的基础，它是从图像序列中去除静止的背景区域，将运动区域的前景检测并提取出来，如何有效地把感兴趣的目标如人、物等前景目标从复杂场景中分割出来，并对目标行为做出...
我觉得这篇论文的亮点在于这点：提出了一种去检查当前模型的几何复杂性的定义。4其中为对应协方差矩阵的特征值，当Complexity(·)小于通过实验确定的阈值=0.01时，就终止搜索。物理含义：高斯模型的协方差矩阵的特征值可以表明高斯模型的分布特征。
高斯混合模型（GMM）可以看做是k-means模型的一个优化。.它既是一种工业界常用的技术手段，也是一种生成式模型。.高斯混合模型试图找到高斯模型概率分布的混合表示，从而拟合出任意形状的数据分布。.在最简单的场景中，GMM可以用…
而所谓的高斯混合模型指的就是在相同感知域的32种capsule代表了32个高斯分布的混合。于是把上一层的K*K*B=288个capsule当做datapoint,用来拟合C=32的高斯混合模型，后面的过程就可以看作用EM算法寻找16维空间中的cluster.最后寻找到的cluster中心即为下一层capsule的posematrix，而activation则是.
2.1高斯混合模型原理阶高斯混合模型[2-3]个高斯密度函数的线性组合来表示语音个性特征在特征空间的分布，即-2-免费查阅论文，豆丁标准与论文网：/week114GMM模型的阶数。因此，高斯混合模型中的任一密度函数来表示。
常用的背景建模方法为混合高斯模型法。Lee等人[21]针对混合高斯模型收敛慢的问题，提出了一种在不影响模型稳定性的情况下提高收敛速率的改进算法。该方法通过用自适应学习速率代替全局静态保持因子来实现，其自适应学习率由混合高斯计算得到。
中国科技论文在线一种基于聚类的高斯混合模型算法马瑞云作者简介：马瑞云(1986-)，女，硕士，主要研究方向：语音信号处理.E-mail:maruiyunemail@126（南京邮电大学通信与信息工程学院，南京210003）摘要：本文介绍了一种高斯混合模型...
最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯模型（Gaussianmixturemodel,GMM）和EM(ExpectationMaximization)算法，不禁被论文中庞大的数学公式所吓退。本文通过查阅相关资料，在复杂巧妙的推理公式中融入了自己的理解，详细...
南京理工大学硕士学位论文基于高斯混合模型的说话人识别算法研究姓名：颜凯申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：唐振民20090601硕士论文基于高斯混合模型的说话人识别算法研究语音是人类获取信息的主要来源之一，也是最方便、最有效、最自然的交流工具。
1.4论文的组织结构在本文第二章中，我们首先对高斯混合模型的概念进行完整的描述，同时给出我们对地震样本数据的预处理及筛选过程，然后进一步介绍训练高斯混合模型的训练方法即期望最大…
基于混合高斯建模方法的运动目标检测方法研究与实现毕业论文导师张卫国.doc,摘要运动目标检测是计算机视觉研究领域的基础，它是从图像序列中去除静止的背景区域，将运动区域的前景检测并提取出来，如何有效地把感兴趣的目标如人、物等前景目标从复杂场景中分割出来，并对目标行为做出...
我觉得这篇论文的亮点在于这点：提出了一种去检查当前模型的几何复杂性的定义。4其中为对应协方差矩阵的特征值，当Complexity(·)小于通过实验确定的阈值=0.01时，就终止搜索。物理含义：高斯模型的协方差矩阵的特征值可以表明高斯模型的分布特征。
高斯混合模型（GMM）可以看做是k-means模型的一个优化。.它既是一种工业界常用的技术手段，也是一种生成式模型。.高斯混合模型试图找到高斯模型概率分布的混合表示，从而拟合出任意形状的数据分布。.在最简单的场景中，GMM可以用…
而所谓的高斯混合模型指的就是在相同感知域的32种capsule代表了32个高斯分布的混合。于是把上一层的K*K*B=288个capsule当做datapoint,用来拟合C=32的高斯混合模型，后面的过程就可以看作用EM算法寻找16维空间中的cluster.最后寻找到的cluster中心即为下一层capsule的posematrix，而activation则是.
2.1高斯混合模型原理阶高斯混合模型[2-3]个高斯密度函数的线性组合来表示语音个性特征在特征空间的分布，即-2-免费查阅论文，豆丁标准与论文网：/week114GMM模型的阶数。因此，高斯混合模型中的任一密度函数来表示。
常用的背景建模方法为混合高斯模型法。Lee等人[21]针对混合高斯模型收敛慢的问题，提出了一种在不影响模型稳定性的情况下提高收敛速率的改进算法。该方法通过用自适应学习速率代替全局静态保持因子来实现，其自适应学习率由混合高斯计算得到。
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