不错的草稿.但进一步处理是必然的,也是难点所在. Extended: 固定摄像头,采用Gaussian mixture models对背景建模. OpenCV 中实现了两个版本的高斯混合背景/前景分割方法(Gaussian Mixture-based Background/Foreground Segmentation Algorithm),调用接口很明朗,效果也很好. 参见:[Scikit-learn] 2.1 Gaussian mixture models & EM [1] 有趣的应用 之…

原理请观良心视频:机器学习课程 Expectation Maximisation Expectation-maximization is a well-founded statistical algorithm to get around this problem by an iterative process. First one assumes random components (randomly centered on data points, learned from k-means,…

Gaussian Mixture Models and the EM algorithm汇总 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model « Free Mind http://blog.pluskid.org/?p=39 2. Regularized Gaussian Covariance Estimation http://freemind.pluski…

cv::CommandLineParser的使用. I suppose CommandLineParser::has("something") should be true when the command line has --something in it. ./a.out -h ./a.out --help 打印keys的相关内容. #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <iostream> using…

最重要的一点是:Bayesian GMM为什么拟合的更好? PRML 这段文字做了解释: Ref: http://freemind.pluskid.org/machine-learning/deciding-the-number-of-clusterings/ 链接中提到了一些其他的无监督聚类. From: http://scikit-learn.org/stable/modules/mixture.html#variational-bayesian-gaussian-mixture Due t…

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------…

物体的颜色特征决定了灰度处理不是万能,对RGB分别处理具有相当的意义. #include <iostream> #include <stdio.h> #include "cv.h" #include <highgui.h> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/legacy/legacy.hpp> #include <opencv2/nonfree/nonfree…

k-means应该是原来级别的聚类方法了,这整理下一个使用后验概率准确评测其精度的方法—高斯混合模型. 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign…

上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 clust…

Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率,又称作 soft assignment . 得出一个概率有很多好处,因为它…