说明：混合高斯背景建模，基于帧差法前景检测，代码的实现部分加大了对混合高斯的改进，加速GMM算法速度！

matlab 改进 混合 建模 高斯 背景

说明：背景差分法又称背景减法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，这种方法较帧差法能更好的识别和提取运动目标，是目前运动分割中最常用的一种方法。但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的...

matlab 基于 差分 识别

说明：基于高斯混合模型的说话人识别matlab程序。

高斯混合模型 GMM 说话人识别

说明：基于GMM的话者识别matlab程序，训练运行train.m,识别运行recog.m。

高斯混合 GMM 说话识别

说明：高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大...

matlab 模型 混合 高斯

说明：基于有限高斯混合模型的EM算法的源程序代码，里面有实验报告和运行结果。

mcmc 高斯混合模型 ppkd finite-mixture-model 报告

说明：基于高斯混合模型(GMM)的em算法，给出了其matlab实现

GMM模型 EM-GMM EM GMM算法 混合高斯em

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：FRGMM，基于MRF混合高斯模型，高效鲁棒，用于图像分割

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。