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

1. Bagaimana Anda menginisialisasi campuran Gaussian?
2. Apa itu algoritma pengurangan latar belakang?
3. Apa itu GMM dan bagaimana digunakan untuk segmentasi gambar?
4. Untuk apa model campuran Gaussian?

Bagaimana Anda menginisialisasi campuran Gaussian?

Cara paling sederhana untuk memulai GMM adalah dengan memilih titik data NumClusters secara acak sebagai mode berarti, menginisialisasi kovarian individu sebagai kovarians data, dan menetapkan probabilitas sebelumnya yang sama dengan mode ke mode tersebut. Ini adalah metode inisialisasi default yang digunakan oleh VL_GMM .

Apa itu algoritma pengurangan latar belakang?

Metode Pengurangan Latar Belakang (BSM) adalah salah satu pendekatan paling populer untuk mendeteksi objek. Algoritma ini berfungsi dengan membandingkan bagian yang bergerak dari video dengan gambar latar belakang dan gambar latar depan.

Apa itu GMM dan bagaimana digunakan untuk segmentasi gambar?

Abstrak Model Campuran Gaussian (GMM) adalah alat yang fleksibel untuk segmen gambar dan klasifikasi gambar. Namun, satu batasan utama GMM adalah bahwa ia tidak mempertimbangkan informasi spasial. Beberapa penulis memperkenalkan informasi spasial global dari piksel tetangga ke GMM tanpa mempertimbangkan konten gambar.

Untuk apa model campuran Gaussian?

Model Campuran Gaussian (GMM) adalah jenis algoritma pembelajaran mesin. Mereka digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang berbeda berdasarkan distribusi probabilitas. Model campuran Gaussian dapat digunakan di berbagai bidang, termasuk keuangan, pemasaran dan banyak lagi!