转自http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/category/1173803/3本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。这篇blog只回答三个问题：1.什么是Hidden Markov Model？HMM要解决的三个问题:1) Like...
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2015-01-30 14:33:18
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简要原理：
对一个视频序列帧中的每一个像素，建立一个混合高斯模型，这个模型中权重大的代表背景，权重小的代表前景。新来的像素如果能匹配上背景对应的高斯模型，那么新来的像素就被当成背景。如果匹配的是权重较小的高斯模型，或者没有匹配的高斯模型，那么这个像素被当成前景。
算法流程：
1 前提：视频序列的每一个像素，都训练好了一个混合高斯模型（一组高斯模型的和）。
2 对于新的一个视...
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2015-01-13 20:01:24
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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...
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2014-12-19 11:37:46
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本文就高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,Expectation Maximization）算法的实施过程。单高斯分布模型GSM多维变量X服从高斯分布时，它的概率密度函数PDF为：x是维度为d的列向量，u是模型期望，Σ是...
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2014-11-27 12:21:23
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本文对于高斯混合模型(GMM)进行了简要的讨论。对于单高斯模型，高斯混合模型以及K-means等都进行了简要的介绍以及其关系的梳理，着重介绍了高斯混合模型的参数估计问题，这包括在样本分类已知情况下的MLE算法估计，以及在样本分类未知情况下的EM算法估计。...
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2014-11-22 16:07:13
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2014-11-09 15:08:43
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转自http://blog.pluskid.org/?p=287如果说K-means和GMM这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。Sp...
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2014-11-04 16:43:16
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2014-10-27 10:40:28
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本文笔记旨在概括地讲deep learning的经典应用。内容太大，分三块。
1. 回顾 deep learning在图像上的经典应用
1.1 Autoencoder
1.2 MLP
1.3 CNN
2. deep learning处理语音等时序信号
2.1 对什么时序信号解决什么问题
2.2 准备知识
2.2.1 Hidden Markov Model(HMM)
2.2.2 GMM-HMM for Speec...
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2014-10-10 11:21:04
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