Bagaimana berat $ ω_ {i, t} $ diasaskan dalam latar belakang penolakan GMM (model campuran Gaussian)?

1. Bagaimana anda memulakan campuran Gaussian?
2. Apakah algoritma penolakan latar belakang?
3. Apa itu GMM dan bagaimana ia digunakan untuk segmentasi imej?
4. Apa itu model campuran Gaussian apa yang digunakannya?

Bagaimana anda memulakan campuran Gaussian?

Cara paling mudah untuk memulakan GMM adalah untuk memilih titik data NumClusters secara rawak sebagai mod bermakna, memulakan kovarians individu sebagai kovarians data, dan menetapkan kebarangkalian sebelum ini kepada mod. Ini adalah kaedah inisialisasi lalai yang digunakan oleh VL_GMM .

Apakah algoritma penolakan latar belakang?

Kaedah penolakan latar belakang (BSM) adalah salah satu pendekatan yang paling popular untuk mengesan objek. Algoritma ini berfungsi dengan membandingkan bahagian bergerak video ke imej latar belakang dan imej latar depan.

Apa itu GMM dan bagaimana ia digunakan untuk segmentasi imej?

Abstrak Model Campuran Gaussian (GMM) adalah alat yang fleksibel untuk segmen imej dan klasifikasi imej. Walau bagaimanapun, satu batasan utama GMM adalah bahawa ia tidak menganggap maklumat spatial. Beberapa penulis memperkenalkan maklumat spatial global dari piksel jiran ke GMM tanpa mengambil kandungan imej.

Apa itu model campuran Gaussian apa yang digunakannya?

Model Campuran Gaussian (GMM) adalah sejenis algoritma pembelajaran mesin. Mereka digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang berbeza berdasarkan taburan kebarangkalian. Model campuran Gaussian boleh digunakan di pelbagai bidang, termasuk kewangan, pemasaran dan banyak lagi!