高斯模型是基于正态分布的假设,通过对样本数据进行参数估计,可以建立起对未知数据的概率模型。高斯模型的原理可以分为两个主要步骤:参数估计和概率计算。 1. 参数估计 参数估计是高斯模型中的关键步骤,它的目的是通过已知数据来估计正态分布的参数,即均值和标准差。常用的参数估计方法有最大似然估计和贝叶斯估计。 最...
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解，期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高斯混合模型与另一种常见聚类算...
我们假设\mathbf{X}是由一个高斯混合模型产生的,要估计这个模型的参数:\mathbf{\pi} \equiv \left\{ \pi_1, \ldots, \pi_K \right\},\mathbf{\mu} \equiv \left\{ \mathbf{\mu_1, \ldots, \mu_K} \right\},\mathbf{\Sigma} \equiv \left\{ \mathbf{\Sigma_1, \ldots, \Sigma_K} \...
高斯混合模型（GMM）是对高斯模型的扩展，使用多个高斯分布的组合来刻画数据分布。例如，假设我们要考虑男性和女性的身高分布，可以使用两个高斯分布的叠加来建模。每个高斯分布有自己的参数 [公式] 和 [公式]，以及对应的权重参数，权重值必须为正数，所有权重的和必须等于1。高斯混合模型的学习实例展示了...
5.05-高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类是深度学习!【OpenCV图像分割】不愧是全网最强OpenCV教程!从底层源码到项目实战逐一讲解透彻!——(人工智能、深度学习、神经网络)的第5集视频,该合集共计16集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
定义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...
1.高斯模型假设的原理 我们认为物体上的每一个像素点它的亮度值是一个随机变量,这个随机变量服从高斯分布,可以定性的分析一下,每个像素点都有一个自生本来的像素值,比如背景的亮度,有一个自己本来的值,可以认为是均值,当太阳光强了一点,这个值就会比均值大一些,当太阳被云彩遮住了,他的亮度又比均值小了写,可见...
GMM 的主要原理如下: 1.模型表示:GMM假设观测数据是由多个高斯分布组成的线性组合。每个分量代表一个高斯分布,其中包含均值向量和协方差矩阵。GMM 的概率密度函数可以表示为所有分量的加权和。 2.参数估计:GMM 的参数估计通常使用最大似然估计方法。给定观测数据,通过迭代算法(如期望最大化算法-EM算法)来估计每个分量...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Models)是一种无监督聚类模型。GMM认为不同类别的特征密度函数是不一样的(实际上也不一样),GMM为每个类别下的特征分布都假设了一个服从高斯分布的概率密度函数: 而数据中又可能是由多个类混合而成,所以数据中特征的概率密度函数可以使用多个高斯分布的组合来表示: ...