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有限高斯混合模型聚类算法的研究.【摘要】聚类分析一直以来是统计学中一个重要的组成部分，伴随信息技术的快速发展，数据量的迅猛增加，聚类分析对于数据的处理和分析越来越重要。.基于模型的聚类算法近年来得到了广泛的关注。.它的主要思想是...
关于高斯混合模型（GMM）的论文集GMM算文高斯混合模型所需积分/C币:50浏览量·230ZIP7.45MB2015-07-0311:06:39上传身份认证购VIP最低享7折!立即下载开通VIP（低…
基于混合高斯模型的运动目标检测方法研究,运动目标,目标检测,混合高斯模型,背景差分。为了能够及时检测到图像场景中的运动目标,提出一种基于混合高斯模型的运动目标检测方法。借助把图像的像素值看成是前景高斯…
基于高斯混合模型的聚类分析方法可以解决存在不确定性分类以及具有复杂内容的图像分割的问题。可是基于高斯混合模型的先验概率分布没有引入邻域像素之间的空间关系,从而导致了使用该方法进行图像分割得到的结果对于噪声的干扰比较敏感。因此,空间可变
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...
分类号：TP393单位代码：10183研究生学号：2016522047密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于加权高斯混合模型的EPLL算法在非平稳地震勘探随机噪声压制中的应用EPLLMixedGMMNonstationarySeismicRandomNoise...
论文服务：摘要：针对经典Vibe算法在运动目标检测时存在鬼影、阴影和噪声干扰的问题,提出了一种融合混合高斯模型的改进的Vibe算法。在背景初始化阶段,采用五帧差分算法与八邻域的像素值填充获得的真实背景并且消除鬼影现象;通过混合高斯模型权...
摘要：针对高斯混合模型背景更新中面临的光照突变和目标与背景相互转化的问题,提出一种分情况分区域的背景自适应更新算法。首先根据当前检测目标的面积大小判别是否发生光照突变情况,采取针对性更新策略,对于未发生光照突变情况再分背景区域和目标区域分别进行背景自适应更新。
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...
摘要：文章针对异常检测中的网络数据量大,特征维数高,传统机器学习算法对数据标签依赖性高等问题,提出一种基于随机森林和深度自编码高斯混合模型的无监督入侵检测方法RF-DAGMM.该方法重点在于使用随机森林算法进行特征选择,一方面更加注重对结果重要的特征,另一方面消除无关特征对检测结果...
有限高斯混合模型聚类算法的研究.【摘要】聚类分析一直以来是统计学中一个重要的组成部分，伴随信息技术的快速发展，数据量的迅猛增加，聚类分析对于数据的处理和分析越来越重要。.基于模型的聚类算法近年来得到了广泛的关注。.它的主要思想是...
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基于高斯混合模型的聚类分析方法可以解决存在不确定性分类以及具有复杂内容的图像分割的问题。可是基于高斯混合模型的先验概率分布没有引入邻域像素之间的空间关系,从而导致了使用该方法进行图像分割得到的结果对于噪声的干扰比较敏感。因此,空间可变
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...
分类号：TP393单位代码：10183研究生学号：2016522047密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于加权高斯混合模型的EPLL算法在非平稳地震勘探随机噪声压制中的应用EPLLMixedGMMNonstationarySeismicRandomNoise...
论文服务：摘要：针对经典Vibe算法在运动目标检测时存在鬼影、阴影和噪声干扰的问题,提出了一种融合混合高斯模型的改进的Vibe算法。在背景初始化阶段,采用五帧差分算法与八邻域的像素值填充获得的真实背景并且消除鬼影现象;通过混合高斯模型权...
摘要：针对高斯混合模型背景更新中面临的光照突变和目标与背景相互转化的问题,提出一种分情况分区域的背景自适应更新算法。首先根据当前检测目标的面积大小判别是否发生光照突变情况,采取针对性更新策略,对于未发生光照突变情况再分背景区域和目标区域分别进行背景自适应更新。
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...
摘要：文章针对异常检测中的网络数据量大,特征维数高,传统机器学习算法对数据标签依赖性高等问题,提出一种基于随机森林和深度自编码高斯混合模型的无监督入侵检测方法RF-DAGMM.该方法重点在于使用随机森林算法进行特征选择,一方面更加注重对结果重要的特征,另一方面消除无关特征对检测结果...
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