【摘 要】
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针对在线K-均值聚类法初始化混合高斯模型（KGMM）在运行时间、空间复杂度、噪声等方面存在的缺陷,提出了基于KGMM改进的检测方法,采用加入方差因子的C-均值聚类准则来初始化混合
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院数学系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50877010)
论文部分内容阅读
针对在线K-均值聚类法初始化混合高斯模型（KGMM）在运行时间、空间复杂度、噪声等方面存在的缺陷,提出了基于KGMM改进的检测方法,采用加入方差因子的C-均值聚类准则来初始化混合高斯模型,有效解决了可能出现的某一像素值属于不同分布类从而概率不同的问题,提高了检测的灵活性;改进了高斯匹配准则,提高了检测算法的准确性;对每个像素点间隔地建立混合高斯分布,减少了高斯模型个数,节省了存储空间,提高了算法的运行速度。实验结果表明改进的检测算法检测效果更理想。
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