EM算法有很多的应用: 最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM等等. The EM Algorithm 高斯混合模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法 EM算法 求最大似然函数估计值的一般步骤： （1）写出似然函数； （2）对似然函数取对数，并整理； （3）求导数，令导数 ...
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2017-01-08 13:09:56
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混合高斯模型简介 混合高斯模型基于多变量正态分布。类gmdistribution通过使用EM算法来拟合数据，它基于各观测量计算各成分密度的后验概率。 高斯混合模型常用于聚类，通过选择成分最大化后验概率来完成聚类。与k-means聚类相似，高斯混合模型也使用迭代算法计算，最终收敛到局部最优。高斯混合模 ...
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2016-11-15 17:14:27
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视频处理是对于前景的提取，混合高斯算法的调用是在cv空间域名中但是在opencv2.4.7中提示直接调用发生错误： 提示cv中没有BackgroundSubtractorMOG这个成员； 我在网上查了一下分析说：2.4.7 使用时无法检测到主页中的例子。在只有我又将头文件加上，发现只要加上： #in ...
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2016-10-04 18:45:56
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在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。
前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。
运动物体检测的问题主要分为两类，摄...
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2016-08-25 21:30:42
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华电北风吹
日期：2016-05-07高斯混合模型是一个无监督学习算法，主要用思路是利用EM算法对混合高斯分布进行极大似然估计。一、高斯混合分布
对于有kk个高斯分布混合而成的混合高斯分布的概率密度函数有
p(x)=∑zp(x|z)p(z)(1)p(x)=\sum_z p(x|z)p(z) \tag{1}
对于随机变量zz有zz~Multinomial(?)Multinomial(\phi)...
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2016-05-13 03:40:48
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非常早就想看看EM算法，这个算法在HMM（隐马尔科夫模型）得到非常好的应用。这个算法公式太多就手写了这部分主体部分。 好的參考博客：最大似然预计到EM，讲了详细样例通熟易懂。 JerryLead博客非常不错 混合高斯模型算法 非常早就想看看EM算法，这个算法在HMM（隐马尔科夫模型）得到非常好的应用 ...
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2016-04-17 10:21:33
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混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。 与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，...
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2015-08-29 21:30:31
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下面介绍一下几种典型的机器算法首先第一种是高斯混合模型算法:高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。（1）单高斯模型：为简单起见，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。二维情况如下所示：（2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明....
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2015-08-25 15:56:53
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EM 算法是求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中的缺失数据、发现隐藏变量的值、估计HMM中的参数、估计有限混合分布中的参数以及可以进行无监督聚类等等。贴相关几个好文章：从最大似然到EM算法浅解混合高斯模型（Mixtu...
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2015-08-06 22:21:12
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GMM-UBM系统框架
GMM-UBM的核心思想是用混合高斯函数去拟合特征在高维空间的概率密度分布，在训练说话人模型的时候，由于注册时说话人的数据稀疏，通常利用一个通用背景模型(Universal Background Model，UBM)和少量的说话人数据，通过自适应算法(如最大后验概率MAP，最大似然线性回归MLLR等)得到目标说话人模型；在测试时，用测试语音相对于目标说话人模型和UBM模型...
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2015-08-03 21:00:17
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