说明：基于高斯混合模型markov树算法的图像分割。。。

图像分割 markov分割 MARKOV markov-segmentation 混合高斯模型

说明：本系统设计并实现了一种基于色度空间的最邻近n帧改进算法，以提高传统混合高斯模型的目标检测效果。当光照发生突然变化时，利用像素点的色度信息代替RGB值，有效避免亮度突变的干扰；为了反映背景的动态变化，检测系统使用各高斯分布在最近n帧与像素点测量值的匹配次数的指数函数实现权重值的更新。

说明：用em算法估计高斯混合模型参数，matlab代码。

EM EM算法

说明：使用K-means，混合高斯模型（GMM），层次聚类算法实现的多类别数据的聚类。内含详细的实验报告。

BP_adaboost gmm--code 混合高斯-matlab gmm-matlab matlab-clustering

说明：本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。设计合理的准则改进了图像的全自动分...

k-means算法 信息熵 自动分割图像

说明：包含基于Huber函数和最大相关熵的抗差滤波算法，以及与卡尔曼滤波算法的对比，用于GNSS导航定位粗差处理。同时主函数中包含混合高斯随机数生成方法。

抗差滤波 IK4 抗差滤波-定位 相关熵 粗差-matlab

说明：包含基于Huber函数和最大相关熵的抗差滤波算法，以及与卡尔曼滤波算法的对比，用于GNSS导航定位粗差处理。同时主函数中包含混合高斯随机数生成方法。

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说明： 运动目标检测技术是计算机视觉领域的重要研究内容,它对运动目标的分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响,在机器人导航、智能监视系统、医学图像分析以及视频图像压缩和传输等领域中都有广泛的应用。然而,针对不同的应用场景,目前运动目标检测方法由于算法复杂、耗时以及缺乏鲁棒性,在实际的处理和应用中受到了...

matlab 图像 模型 获取 混合 前景 高斯

说明：高斯混合模型参数初始化程序，在对高斯混合模型的建立之前采用KMEANS算法进行初始化

高斯混合em Kmeans-EM 高斯混合 kmeans初始化 kmeans-matlab

说明：高斯混合模型参数估计，EM算法，sunMOG.m为函数，testMOG4.m为测试程序

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