1) multi-GMM
多高斯混合模型
2) Gaussian mixture model
高斯混合模型
1.
A method of well-log facies recognition based on a Gaussian mixture model in phase space;
一种基于相空间高斯混合模型的测井相识别方法
2.
Gaussian mixture model training method based on genetic algorithms and fuzzy approach;
基于遗传模糊高斯混合模型的训练方法
3.
An unsupervised rough clustering method based on gaussian mixture model;
一种基于高斯混合模型的无监督粗糙聚类方法
3) GMM
高斯混合模型
1.
Failure recognition alogrithm based on QDFD and GMM;
基于四分位偏差分形维与高斯混合模型的故障识别算法研究
2.
Application of GMM in Modified Voice Template Matching Algorithm;
高斯混合模型在语音模板匹配算法中的应用
3.
GMM-based Chinese dialect identification system;
基于高斯混合模型的汉语方言辨识系统
4) Gauss mixture model
高斯混合模型
1.
In order to overcome the limitation of Gauss mixture model(GMM),this article uses the Gibbs theory and the image structure information to construct anisotropic Gibbs random field incorporated into the GMM.
为了克服高斯混合模型(GMM)的局限性,利用Gibbs理论和图像结构信息构造各向异性Gibbs随机场,并将其引入到GMM框架中,完善GMM的分类效果,使其在克服噪声影响的同时,还能够保持细长拓扑结构区域信息以及角点区域信息。
2.
This paper starts around the construction of Gauss Mixture Model (GMM) speaker recognition system.
本文构建了一个基于高斯混合模型的说话人识别系统。
5) GMM
混合高斯模型
1.
Combining Multiple Email Filters of Na?ve Bayes Based on GMM;
基于混合高斯模型的电子邮件多过滤器融合方法
2.
Research on the Speaker Recognition Based on VQ and GMM;
利用矢量量化(VQ)和混合高斯模型(GMM)的说话人识别的研究
3.
With ICA to realize the blind separation from mixing vibration targets,An identification method based on GMM is proposed through extracting LPC characteristic.
提出一种基于独立分量分析的混叠振动目标盲分离和混合高斯模型识别相结合的混合模型振动识别方法。
6) mixture Gaussian model
混合高斯模型
1.
In the paper,an adaptive mixture Gaussian model is used as the background model,the background is extracted from the video images.
该文通过自适应混合高斯模型在一系列连续视频图像中提取出背景并进行更新的基础上,利用背景差法对视频图像中的运动车辆进行检测并进行占道比计算,以实现对高速公路上过往车辆的自动监控功能。
2.
The background of diminishing method based on the improved mixture Gaussian model was presented,and used to detect moving objects.
针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了改进的基于混合高斯模型的背景消减法,并对运动目标进行检测。
3.
Background modeling was based on mixture Gaussian model,which had strong adaptive capability for variety of external factors,such as illumination change,shadow,object shelter and etc.
采用混合高斯模型为码头背景建模,该模型可克服各种外部因素的影响,如光照变化、阴影、目标遮挡等,具有很强的适应能力。
补充资料:奥罗宾多·高斯
奥罗宾多·高斯(1872~1950) Aurobindo Ghose 印度哲学家。早期民族解放运动领袖。生于加尔各答近郊的一个婆罗门种姓家庭。7岁时到英国留学,曾在伦敦圣保罗中学和剑桥大学读书。1893年回国,在巴洛达大学任教,并着手学习梵文和印度古代哲学经典。1905年民族解放运动高潮时,他积极投入反英斗争,在加尔各答创办爱国报纸《敬礼祖国》,担任爱国人士建立的国民学院院长职务,成为当时孟加拉民族运动的主要领导人。奥罗宾多在印度现代哲学史上占有重要地位。他的哲学体系称为精神进化论,是一种客观唯心主义学说,主张宇宙的最高本体是超自然的纯精神实体,称为“梵”或“宇宙精神”。梵超越时间、空间、数量、质量和一切形式,是一种不依赖他物的自在之物。在分析世界的进化过程时,奥罗宾多把宇宙分为现象世界(现实世界)和超越世界(本体界)。现象世界包括物质、生命和心思。超越世界包括梵和超心思。超心思是指一种超越人的心理活动的意志——超自然意识,它起着连接现象世界和超然世界的媒介作用。他认为,人是梵的显现,梵以“潜在意识”的形式寓居于人的存在之中,成为人的精神本质。奥罗宾多的社会进化论是其“精神进化论”哲学在历史领域的发挥和运用。他认为,历史的发展虽然受到经济因素的影响,但归根结底还是由人类的理性决定的。他预言,社会发展的最终目标是精神化的时代或精神化的社会。奥罗宾多一生著有百余种著作,哲学著作有:《神圣生命》、《印度文化的基础》等。
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说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
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