高斯混合模型

第一帧图像
将彩色图像转换为灰度图像
依次读取图像像素点的灰度值
对每一个像素建立K个模型,并用第一幅图像初始化模型(初始化时选取第一帧图像的所有像素值来对高斯混合模型中的第一个高斯分布的均值μ1进行初始化,并且需要为这个高斯分布赋予一个相对其他 高斯分布 更大的初 始方差σ21和权值w1。此时其它的高斯分布的均值取0,初始方差取较大值,权值取相同的较小值。

更新模型参数

不同于K-means算法的是,我们最终给出的只是某一个观测是由某一个高斯分量唯一生成的概率值,而不是确定下来的属于某一类。每个高斯分量其实都可以产生这个观测数据只是输出不同而已,即产生观测数据的概率不同。最后,根据每个高斯分量产生观测数据的可能性不同,结合其权值汇总出整个GMM产生这个观测数据的概率值。

0

发表评论

电子邮件地址不会被公开。