Bayes GMM：贝叶斯高斯混合模型 概述 有限贝叶斯高斯混合模型 (FBGMM) 和无限高斯混合模型 (IGMM) 都是使用折叠吉布斯采样实现的。 示例和测试代码 运行make test来运行单元测试。 运行make test_coverage以检查测试覆盖率。 查看 examples/ 目录中的示例。 依赖关系 NumPy 和 SciPy： ://www.numpy.org/ 鼻子： : 参考资料和注释 如果您使用此代码，请引用： H. Kamper、A. Jansen、S. King 和 S. Goldwater，“使用固定维度声学嵌入对语音段进行无监督词法聚类”，IEEE 口语技术研讨会 (SLT) 会议录，2014 年。 在代码中，引用了以下内容： KP Murphy，“高斯分布的共轭贝叶斯分析”，2007 年，[在线]。 可用： : KP Murphy，

高斯混合背景建模实现对运动目标跟踪，里面有详细代码。

基础科研

<p class="MsoNormal"><span style="font-family:宋体;font-size:9pt;">压缩传感理论将信号的采样与压缩同时进行，利用信号在变换基上可以稀疏表示的先验知识，从比香农采样少的多的观测值中重构原始信号。</span><span style="font-family:宋体;font-size:9pt;">近年来，两步迭代阈值算法作为一种求解反问题的优化方法，因其与多尺度几何分析存在紧密联系，且算法参数少，思想比较简单等特点，已经应用到了压缩重构中。但其使用时域的软硬阈值算子，不能获得很好的图像稀疏表示，从而使得算法重构精度不高。针对上述问题，本文在研究两步迭代阈值算法的基础上，提出了一种自适应的两步迭代阈值算法。该算法利用当前估计值提供的信息自适应估计步长参数，保证了估计值向最优解方向移动，提高了算法的重构精度，且针对其稀疏表示信号能力不足的缺点，运用高斯混合尺度模型对曲波邻域系数进行建模，充分利用曲波变换平移不变性和多方向选择性的优点，增加了图像表示的稀疏度。最后将其应用到图像压缩重构中，实验结果表明，该算法在峰值信噪比和主观视觉上都优于小波域高斯混合尺度模型和曲波硬阈值重构方法。</span></p><!--EndFragment-->

简单实用的高斯混合聚类算法，适合初学者，方便好用！

在视频监控领域中,有效快速的视频目标分割是视频分析与处理中的一项关键技术。针对固定场景监控中背景复杂,存在 噪声等影响分割问题，在Stauffer等人提出的经典自适应混合高斯背景模型基础上,提出了基于高斯混合模型的时空耦合视频对象 分割算法,这一新算法从时空两个尺度上为每个像素进行分类。

针对GrabCut算法在分割图像时效率低,且容易出现欠分割与过分割的问题,提出了一种基于概率神经网络(PNN)改进的GrabCut(PNN_GrabCut)算法。该算法用PNN模型替换GrabCut算法中的高斯混合模型(GMM)进行t-links权值计算,以提升算法的计算效率;通过构建前景和背景直方图,选取像素值出现频率较高的像素作为PNN模型的训练样本,以提高算法的分割精度。在公开的ADE20K数据集中选取图像进行分割实验,结果表明,PNN_GrabCut算法的分割精度优于其他对比算法,且效率较高。对前景与背景相似度高的图像进行分割实验,结果表明,PNN_GrabCut算法的分割精度明显高于GrabCut算法。

详细介绍了GMM模型训练的EM算法，对做说话人识别，理解其模型建立的过程有一定的帮助。

对数据进行高斯混合拟合。 输入：数据、高斯数。 输出：均值、西格玛、权重、mAIC、rmse。 x 轴代表数据范围，而 y 轴代表密度。

高斯混合模型数学原理,EM算法，运动目标检测识别