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混合高斯背景模型-背景差法(VS2008)Opencv. 混合高斯背景模型-背景差法(VS2008)Opencv. 混合高斯背景模型-背景差法(VS2008)Opencv.

利用混合高斯模型检测到目标，并对运动目标的运动加以分析OPENCV

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matlab混合高斯代码GPML扩展 该存储库包含对流行的GPML工具箱的扩展的集合，该扩展用于MATLAB高斯过程推断，可在此处找到： 我们提供以下代码： 将任意超参数先验合并到任何推理方法中，从而在超参数学习期间允许MAP而不是MLE推理。 用于均值和协方差函数的扩展API，用于针对其超参数计算Hessian。 用于推理方法的扩展API，用于计算相对于超参数的（对数似然/后验）（可能近似）Hessian。 几个新的均值和协方差函数的实现。 例如，许多其他实用程序，用于在执行在线GP回归时计算等级更新以快速更新后验。 超参数先验 我们建立了一个新的简单API，用于指定任意超参数先验。 该API是： [nlZ, dnlZ, HnlZ] = prior(hyperparameters) 输入在哪里： hyperparameters ：GPML超参数结构，用于指定 和输出是 nlZ ：在处评估的对数先验的负值， dnlZ ：包含负对数梯度的结构，该负对数在处求值， HnlZ ：（可选）包含在之前评估的负对数的Hessian的结构， dnlZ结构的指定方式与GPML的典型方式相同（例如，作为

这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍，经过几次讨论，对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到： 1. 这个算法在Machine Learning中极其重要，也是进行Machine Learning深入研究的一个重要阶梯 2. 这个算法确实需要一定的概率和数学基础 3. 中文或翻译的教材似乎没有很好的解释清楚这个算法 于是我根据Pattern Recogition and Machine Learning一书相关章节的内容，结合自己的理解，写了一套中文的EM算法介绍和分析。又混合高斯模型开始，由浅入深，逐步讲解了EM算法在混合高斯模型应用和一般化描述。自己感觉还是比较容易理解的。 如果发现pdf中有什么问题，或有什么错误，请直接与我联系，欢迎讨论。 要下载最新的版本请到http://glatteis.spaces.live.com

1： frametwo:基于帧间差分和隔帧差分后求并集后，运用形态学闭合，填充获得目标 2： imhist1:Ostu法阈值分割和平均值法阈值分割 imhist2:迭代法阈值分割 watershed1：分水岭算法 Untitled3:基本双峰法与Ostus法结合 Untitled4:改进后的双峰法与Ostus结合 frametwo1+thresh.m：改进的双峰法和frametwo检测（效果不行） 混合高斯： beijing1:中值法求背景； beijing2：帧差法求背景图像 mxgaosi:混合高斯 三帧差分法与单高斯结合的目标检测： Untitled; Untitled2; Untitled3; 单高斯: danguassian3：单高斯建模

智能视频开发程序，用于监控运动目标，基于video for windows SDK,MFC,混合高斯模型建模，效果很好，拿来分享