高斯混合相关论文
随着金融业的迅猛发展和金融交易监管的不断升级,可疑交易监测工作面临巨大考验。可疑交易是指通常情况下不认为符合正常逻辑思维......
随着计算机科学与技术和数学等学科的发展，机器视觉在人们日常生活、工业生产以及国防等领域得到广泛应用。智能监控作为机器视觉技......
语音是人类最自然最重要的交流沟通方式，将语音信号中说话人的信息提取出来，即说话人识别，也称为声纹识别，是目前语音信号处理中的一个......
信息爆炸的今天，各行各业每天都产生大量的数据，这些不同的数据构成了一个“数据集市”。互联网高速发展与普及，数据大规格集中管理与......
单级单吸式离心泵作为传动系统和疏水系统中的核心设备,其工作环境非常复杂,容易出现失效性故障。其中叶片裂纹故障发生概率较高,......
网络入侵检测作为一种可以防止、监督和抵抗系统入侵行为的安全机制,与其它防御性安全手段相比,具备实时性、动态性和智能性等特点......
目标跟踪是现实世界中的基本问题。随着现代探测技术的发展、武器装备的进步、目标及环境复杂性的增加,目标跟踪系统面临诸多新问......
说话人识别系统如果测试语音的采集环境发生变化,比如有背景噪声的干扰,使用了不同的麦克风等,则训练模型和测试语音之间会失配,造......
为提高运动目标检测与跟踪的可靠性,提出了一种基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪算法。该算法建立可自动调节分布数......
本文提出一个处理图像脉冲-高斯混合噪声的二步法。该二步法将噪声图像中的脉冲噪声和高斯噪声区别对待。首先,根据噪声模型的定义......
The original Probability Hypothesis Density (PHD) filter is a tractable algorithm for Multi-Target Tracking (MTT) in Ran......
针对多目标跟踪中的传感器控制问题,本文基于有限集统计(FISST)理论,利用高斯混合多伯努利滤波器研究并提出相应的传感器控制策略.......
针对机动目标跟踪中由于目标机动使系统的非线性强度增大,导致系统的线性误差增大和跟踪精度明显下降、甚至发散的问题,提出了基于......
针对杂波环境下多扩展目标跟踪中数据关联过程复杂的问题，提出一种可同时估计扩展目标状态和目标数的高斯混合扩展目标多伯努利（GM—......
由于EM算法不适合空间聚类对空间信息的要求,而邻域EM算法虽然结合了空间惩罚项,但是NEM在E-step步需要大量的迭代.为了既能满足空......
在分析RBF神经网络基本结构的基础上，提出一种基于RBF神经网络求解非高斯概率密度近似为高斯概率密度和的方法。该方法通过选取高斯......
近年用于水下滑翔器的低成本导航系统成为研究热点，导航器件的成本与精度之间的折中问题仍然是目前的难题。针对因使用低成本的导航......
提出了一种结合小波时频特征提取以及动态高斯混合模型模式分类的动作电位分类新算法,以实现植入式脑电研究中非同源动作电位的非......
在过去的数十年里,研究者们对说话人识别进行了广泛而深入的研究,提出了许多有效的方法。目前主流的说话人识别方法如高斯混合-通......
运输船舶在海上航行时,一直面临着来自船舶事故和海盗袭击两方面的潜在威胁,针对上述存在的两种威胁,以及不同船舶对于船舶风险和......
针对SV模型转换为线性状态空间形式之后带来的非高斯对数卡方误差,文章以高斯混合分布近似具有左偏长尾性质的对数卡方分布,得到状......
针对已有的基于双马尔科夫链(PMC)模型的势概率假设密度(PMC-CPHD)滤波算法无法实现的问题,将PMC-CPHD算法改进为多项式形式以便于......
针对高斯混合概率假设密度（Gaussian mixture probability hypothesis density，GMPHD）滤波算法中的机动目标跟踪问题，提出了一种修正马......
高斯混合概率假设密度滤波(GM-PHD)方法可有效解决线性高斯模型下的多目标跟踪问题,在估计目标个数的同时提取多目标状态。但当杂......
为了从扫描图像序列中检测弱小运动目标并对其状态参数进行估计,提出一种基于随机有限集理论的目标联合检测跟踪算法.根据推扫型光......
多目标跟踪(Multi-target tracking,MTT)技术一直是工程应用和理论研究中的热点议题,它本质上是时变联合决策与估计的过程。在多目......
在海事船舶目标检测中,面临的难点在于监控背景存在大量晃动水波纹、船舶尾迹和光照等噪声影响,同时摄像机抖动或偏移也造成待检测......
针对当前以人工智能为基础的墙体裂缝识别主要以图像识别为主,容易受到裂痕特征分布不均匀的影响,识别精度不高的问题,提出基于特......
提出了利用高斯混合模型和Blob分析相结合进行运动车辆检测和跟踪.利用高斯混合模型,对背景模型建模,提取前景图像.通过数学形态学......
<正>中国过程控制会议目前是由中国自动化学会过程控制专业委员会主办的国际性系列学术会议.其宗旨是为海内外工业控制领域的专家......
在多目标跟踪中,在观测数据存在关联的不确定、检测的不确定、噪声和虚警情形下,同时估计出随时间变化的目标数及目标状态,高斯混......
针对杂波环境下多目标数目时变的跟踪问题,提出了一种适用于非线性系统的扩展卡尔曼-高斯混合概率假设密度滤波算法（EK-GMPHD）。对高......
针对较低检测概率环境下跟踪多目标时,标准概率假设密度滤波器难以正确地估计目标状态及数目问题,提出一种鲁棒的多目标概率假设密......
针对多个目标相互紧邻时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种改进的高斯混合概率假设密度滤波......
针对低检测概率下多目标跟踪时，概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题，提出一种基于多帧融合的高斯混合概率......
针对高斯混合概率假设密度（GMPHD）滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出BFG-GMPHD算法,扩展了GMPHD滤波算法的适用范围。算法利用最佳......
隐式马尔可夫链(hidden Markov chain,HMC)是传统多目标跟踪的理论基础。在分析了HMC模型的局限性基础上,介绍了更具普适性的双马......
针对近邻目标场景下高斯混合概率假设密度滤波器的滤波精度较差问题,该文提出一种改进的高斯混合概率假设密度滤波器。基于更新后......
针对多扩展目标跟踪过程中量测集划分准确度低和计算量大的问题,提出一种基于改进K-means++聚类划分的高斯混合假设密度强度多扩展......
在非线性高杂波密度场景下,高斯混合(Gaussian Mixture,GM)实现的δ-广义标签多伯努利滤波器(δ-Generalized Labeled Multi-Berno......
高斯混合模型已经成为对视频利用背景减除法进行运动目标检测的最多的一种背景建模模型,也成为一种标准模型。首先对高斯混合模型......
针对杂波密度未知时的多目标无源协同定位问题,提出一种基于多帧杂波稀疏度估计(multi-scan clutter sparsity estimation,MCSE)和......
本文考虑到金融收益率序列的"尖峰厚尾"和波动持续性等特征,针对厚尾SV-T模型的波动率样本外预测问题,提出了基于状态空间下的SV-T......
运动目标检测和跟踪技术是智能巡视的重要研究方向，为电力系统安全提供保障。为了有效地检测变电站中的运动目标，提出了利用高斯混合......
多目标跟踪技术作为信息融合理论与先进滤波方法中最活跃的研究领域之一,被广泛应用于以航空、航天为代表的军事与民用领域。由于......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
针对现有的二维隐马氏模型算法给出了一种简化算法及参数估计方法.该算法与现有的算法相比非常简单.基于此方法给出了相应的识别方......
概率假设密度(PHD)滤波算法在雷达、红外以及可见光等传感器的多目标跟踪中研究越来越广泛。主要研究了基于PHD滤波的多目标跟踪算......
