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基于混合高斯模型的运动目标跟踪

于 2022-03-23 发布 文件大小:612.12 kB
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代码说明:

本程序实现了基于混合高斯模型的运动目标检测,完全可以运行,希望你能够帮助大家,互相学习了。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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    此文件夹包含"拟合"函数的集合。 %(有些有演示选项-第三部分) %一般输入的功能应该是样本的分布。 % 例如,如果我们要符合正态分布 (高斯) 与平均"u"和应用"sig"%^2 %然后样品将分发像: %样品 = 正态分布 (1,10000) * sig + u % 用最小二乘法拟合的 %是做样品的直方图。 %拟合与极大似然是直接在样品上进行的。 % % %此文件夹中的内容 % ======================= %1) 最大似然估计 %2) 最小二乘估计 3%) 多元高斯分布 (混合高斯模型) 估计的 EM 算法 %4) 添加文件夹: 创建-创造了 EM 算法测试的样品 %的剧情 — — 用来绘制每个分布 (参数化绘图) % % % % % %最大似然估计 % ============================= %fit_ml_maxwell-适合麦克斯韦分布 %fit_ml_rayleigh-符合瑞利分布 %(即为例: sqrt(abs(randn)^2+abs(randn)^2)) %fit_ml_laplace-适合拉普拉斯分布 %fit_ml_log_normal 适合对数正态分布 %fit_ml_normal-适合的正态分布 (高斯) % %注: 所有估计量是有效的估计。为此,分布 %可能会以不同的方式,例如,"瑞利"分布用写 "s"的参数给出了 %和不"s ^2"。 % % %最小二乘估计 % ========================= %fit_maxwell_pdf-适合给定的曲线的麦克斯韦分布 %fit_rayleigh_pdf-适合给定的曲线的瑞利分布
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    说明:  著名的基于hausdorff距离模糊匹配的图像处理方法。(Hausdorff distance from the famous fuzzy matching based on image processing methods.)
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