HALCON算子函數——Chapter 1 : Classification
Chapter_1_:Classification
1.1 Gaussian-Mixture-Models
1.add_sample_class_gmm
功能：把一個訓練樣本添加到一個高斯混合模型的訓練數據上。
2.classify_class_gmm
功能：通過一個高斯混合模型來計算一個特征向量的類。
...
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2016-05-27 12:12:54
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如果在我们的分类问题中，输入特征xx是连续型随机变量，高斯判别模型(Gaussian Discriminant Analysis,GDA)就可以派上用场了。 以二分类问题为例进行说明，模型建立如下： 对应的概率分布形式如下： p(y)=?y(1??)1?y(1)(1)p(y)=?y(1??)1?y ...
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2016-05-22 20:07:02
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Mixtures of Gaussian
这一讲，我们讨论利用EM (Expectation-Maximization)做概率密度的估计。假设我们有一组训练样本x(1),x(2),...x(m){x^{(1)}, x^{(2)},...x^{(m)}},因为是unsupervised的学习问题，所以我们没有任何y的信息。
我们希望利用一个联合分布p(x(i),z(i))=p(x(i)|z(i)...
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2016-05-12 17:49:17
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unit variance 方差为1 unit variance Gaussian 标准正太分布 高斯分布 conditionally independent 条件独立 ...
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2016-05-10 12:26:05
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1.简介
众所周知，GMM（Gaussian Mixed Model）是用来分离场景中前景和背景的，或者叫做背景扣除，那么什么叫做背景扣除（Background Subtraction）呢？我们知道所谓的监控系统中，通常都是利用静态相机来捕捉场景的，因此其中比较具有挑战的一步就是如何检测出场景中的突然闯入者，传统的应用中都会假设场景中没有这样的闯入者，而在实际监控场景中，这种情况...
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2016-05-06 16:00:09
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halcon的算子列表 Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。 2.classify_class_gmm 功能：通过一个高斯混合 ...
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2016-05-04 17:03:28
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1.numpy.random.normal
numpy.random.normal
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution.
The probability density function o...
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2016-04-29 17:44:37
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本文介绍高斯混合模型（Gaussian mixture model,简称GMM）及其推导。从数学角度来看待该模型。该模型是对单一高斯概率密度函数的扩展延伸。可以对任意形状的密度分布进行平滑的近似。其在图像处理领域，可以实现提取背景图像。...
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2016-04-29 17:17:55
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Latent Dirichlet Allocation (LDA)是一个主题模型，能够对文本进行建模，得到文档的主题分布。但是LDA得到的每个主题是一个在词项上的多项分布，这个分布非常稀疏。为了更好地刻画语义连贯性，有研究者提出了Gaussian LDA，本文简单介绍该模型。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/u011414416/article/details/511884...
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2016-04-29 15:05:11
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1.numpy.random.normal
numpy.random.normal
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution.
The probability density function o...
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