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一文详解高斯混合模型(GMM)在图像处理中的应用(附代码)

发布时间:2019-06-16 13:05 来源:未知 编辑:admin

  高斯混合模型(GMM)在图像分割、对象识别、视频分析等方面均有应用,对于任意给定的数据样本集合,根据其分布概率, 可以计算每个样本数据向量的概率分布,从而根据概率分布对其进行分类,但是这些概率分布是混合在一起的,要从中分离出单个样本的概率分布就实现了样本数据聚类,而概率分布描述我们可以使用高斯函数实现,这个就是高斯混合模型-GMM。

  -检测是否达到停止条件(最大迭代次数与最小误差满足),达到则退出迭代,否则继续E-M步骤

  * @param m_dimNum - 每个样本数据的维度, 对于图像每个像素点来说是RGB三个向量

  * @param m_mixNum - 需要分割为几个部分,即高斯混合模型中高斯模型的个数

  这里初始中心均值的方法我是通过随机数来实现,GMM算法运行结果跟初始化有很大关系,常见初始化中心点的方法是通过K-Means来计算出中心点。大家可以尝试修改代码基于K-Means初始化参数,我之所以选择随机参数初始,主要是为了省事!

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