基于混合高斯模型的前景检测源代码

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基于改进的混合高斯背景模型的运动目标检测

Ｖａｕｆｏｉｅｉｅｇｓａｅａａｙｅｈｗｅｐｏｅｓｆａｋｏｎｐａｉｇａｄｒｃｎｔｃｉｎｔｅｍｐｏｅｖｌｅｏｓｍｅｐｘｌｎｖｄｏｉｉｍａｅｒｎｌｚｄｔｓｏｔｒｃｓｂｃｇｕｄｕｄｔｏｓｒｔ，ｈｎｗｅｅｌｙｔｏｈｏｒｎｎｅｕｏｈ
４４６６
２１，１（１００３２）
计算机工程与设计ＣｍｕｅＥｇｎｅｉｇｎｅｉｎｏｐｔｒｎｉｅｒｄＤｓｎａｇ
・多媒体技术・
基于改进的混合高斯背景模型的运动目标检测
宋雪桦，陈瑜，耿剑锋，陈景柱
（苏大学计算机科学与通信工程学院通信工程系，江苏镇江２２１）江１０３
ａｄａｂｃｇｏｄｒｂｉｉｇｍｅｈｎｓｔａｏｉｅｙｌｏｎｅｔｙａｃｕｄｔｇｉａｏｔｄＴｅｃａｇｉａｉｎｏｄｎａｋｕｅｕｌｎｃａｉｍｈｔｍｂｎｓｃｃｅｃｕｔｒｈｄｎｍｉｐａｉｄｐｅ．ｈｈｎｅｓｔｔｏｆＳａｒｎｄｃｗｉｎｓｕｎ
Ｆｒｈｓｏｌ，ａｇｒｈｉｐｏｏｅ，ｗｉｍｉｅｊｃｎａｉｅｅｃｔｏｔｂｃｇｏｄｓｂｒｃｉｔｏ，ｏｅｅｒｂｅｔｐｍｓｎｌｏｔｓｒｐｓｄｈｃｃｂｎｓｄａｅｔｒｍｅｆｒｎｅｈｄｈａｋｕｔｔｎｍｅｄａｉｍｈｏａｆｄｍｅｗｉｒｎｕａｏｈ

基于风险决策与混合高斯背景模型的前景目标突变快速检测

文献［］目标跟踪分为以下几类：４将目标进入
收稿日期：００—０２１９—０７
基金项目：国家基础科学研究基金（１２００５）Ａ４０６１９十通讯作者，４２４９＠ｑ．ｏ７９８２７ｑｃｒｎ
第２期
闫英战等：于风险决策与混合高斯背景模型的前景目标突变快速检测基
此能较准确地判断该像素点，以将原先错判的前可景点改判为背景点，时更新混合高斯背景模型参及
数，以减少多个高斯模型的高额计算量．
１自适应混合高斯背景模型及更新
自适应混合高斯模型对每个图像点采用了多个高斯模型的混合表示．每一个像素点定义Ｋ个状对态来表示其所呈现的颜色，值一般取３— ５之间，Ｋ值越大，处理波动能力越强，相应所需的处理时间也
新物体移人或现有物体移出当前场景中时，场景中变动部分将不符合当前的Ｋ个高斯分量，部分像素会被错误地划分为前景或背景，了减少这种错误为划分，在这里引人一个时序计数器函数ｆ，）录（ｔ记
一
正目出现前被判定为前景的频率越高，标它在目标消失的瞬间是背景的可能性越大．
文章编号：１０５６（０１００５ —０００— ４３２１）２— ０６４
基于风险决策与混合高斯背景模型的前景目标突变快速检测
闫英战，杨勇
（广东科技学院计算机系，广东东莞５３８）２０３

高斯混合模型发展现状及趋势

高斯混合模型发展现状及趋势高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种常用的概率模型，它在统计学和机器学习领域中被广泛应用。

该模型的发展经历了多个阶段，目前正处于快速发展的阶段，并且展现出了一些明显的趋势。

GMM作为一种概率模型，它被广泛用于数据建模和模式识别。

它的主要优点是灵活性和可扩展性，可以适应各种类型的数据。

在过去的几十年中，GMM已经在许多领域中取得了成功的应用，如语音识别、图像处理、文本挖掘等。

它的发展受益于统计学和机器学习等领域的进步，以及计算能力的提高。

随着深度学习的兴起，GMM也得到了进一步的发展和应用。

深度学习中的生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）结合了GMM的思想和神经网络的优势，可以生成更加逼真的样本。

这种结合使得GMM在图像生成、风格迁移等领域中有了更多的应用。

此外，GMM的参数估计和模型选择等问题也得到了深度学习的方法的改进，使得GMM在实际应用中更加高效和可靠。

GMM在无监督学习和聚类分析中也有着重要的地位。

通过对数据进行聚类，可以发现数据中的模式和结构，为进一步的数据分析和决策提供基础。

GMM作为一种灵活的聚类方法，可以适应各种类型的数据，因此在无监督学习中得到了广泛的应用。

随着数据量的不断增加和数据类型的多样化，对聚类方法的要求也越来越高，因此GMM在无监督学习和聚类分析中的地位将持续增强。

GMM在异常检测和数据压缩等领域也有着重要的应用。

异常检测是指发现数据中的异常样本或异常行为，它在金融风控、网络安全等领域中具有重要的意义。

GMM作为一种概率模型，可以通过对数据的建模和分析，发现数据中的异常情况。

另外，GMM还可以用于数据压缩，通过将高维数据映射到低维空间，达到减少数据存储和计算开销的目的。

高斯混合模型是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的概率模型。

它的发展经历了多个阶段，目前正处于快速发展的阶段，并且展现出了一些明显的趋势。

基于混合高斯模型的运动目标检测方法研究

ｐｒｏｍｉｇｍｕｔｌｂｅｔｅｍｅｔｔｎａｔｒｂｃｇｏｎｓｂｒｃｉｎ，ｗｅａｓｃｅｓｕｌｅｆｒｎｌｐｅｏｊｃｓｇｎａｉｆｅａｋｒｕｄｕｔａｔｏｉｏｃｎｕｃｓｆｌｙ
ｂｃｇｏｎｃｕａｅｙ，ａｄｔｒｕｈｓｂｒｃｉｎｂｔｅｃｎｍａｅａｄｂｃｇｏｎｍａｅａｋｒｕｄａｃｒｔｌｎｈｏｇｕｔａｔｅｗｅｎｓｅｅｉｇｎａｋｒｕｄｉｇ，ｏ
ｄｔｃｌｉｌｍｏｉｇｏｊｃｓＴｈｘｅｉｎｓｓｏｅｅｔｍｕｔｐｅｖｎｂｅｔ．ｅｅｐｒｍｅｔｈｗｔａｅｈｂｃｇｏｎｆｉｇｈｔｗｈｎｔｅａｋｒｕｄｏｍａｅ
ｓｑｕｎｅｓｈａｇｉｅｅｃｉｃｎｎｇ，ｔｅｈｍｉｔｅｘｕｒＧａｓｉｎｕｓａｍｏｌａｅａｇｏｉｈｄｅｂｓｄｌｒｔｍｃｎｓｉｔｃｎｇｄａｅｔｍａｅｈａｅ
基于混合高斯模型的运动目标检测方法研究
魏晓慧，李良福。，钱钧
（．惠州学院电子科学系，广东惠州５６０；２西安应用光学研究所，陕西西安７０６）１１０７．１０５
摘
要：了能够及时检测到图像场景中的运动目标，出一种基于混合高斯模型的运动目标检为提

基于改进高斯混合模型的运动目标检测方法

像处理、模式识别和自动控制等领域的知识，目前在智能监控、工业检测、军事制导、图像编码等领域中都有着广泛的
应用。
应背景的变化，并采用目标判决信息间接控制模型的变化，
有效地提高了背景模型的更新速度，但该方法只利用了目标的面积特征，对于复杂的背景中目标检测效果不太理想。文献【】６针对背景差分法在光照突变情况检测效果不理想的问题，提出建立统计光照模型的方法，可以有效检测出运动目标，但该方法需要一些先验知识，如人工提取前景区域等。本文提出的高斯混合模型是在文献Ｉ】出的高斯模型２提基础上作一些改进，采用一种新的更新率来提高背景模型质
不匹配像素消除光照影响，使用改进的ＧＭＭ提取背景图像。通过差分当前帧与背景图像获得二值差分图像，从该差分图像中获取运动目标。实验结果表明，该方法能适应光照变化，提高检测的准确性和鲁棒性。关键词：高斯混合模型；背景图像差分；背景更新；光照变化
ｄｆｅｅｃｍａｅｉｒｎｅｉｇ．Ｅｘｒｍｅｔｌｒｓｌｓｓｏｔａｈｅｅｔｏａｄｐｌｍｉａｉｎｃａｇｓｗｅｌａｄｉｐｏｅｔｅａｃｒｃｎｏｕｔｅｓｏｆｐｅｉｎａｅｕｔｈｗｈｔｔｅｄｔｃｉｎｃｎａａｔｉｌｎｔｈｎｅｌｎｍｒｖｈｃｕａｙａｄｒｂｓｎｓｆｕｏ
［ｂｔａｔｒｄｔｎｌｕｓａｘｕｅＭｏｅ（ＭＭ１ｓｅｙｓｎｉｖｇｔｔｉｎｎｌｗｆｒｏｖｒｅｃｅｄＴｉｐｐｒｒｓｎｓＡｓｒｃ｜ＴａｉｏａＧａｓｉＭｉｔｒｉｎｄｌＧｒｅｓｔｅｔｌｈａｏｓｄｉｓｏｎｅｇｎｅｐｅ．ｈｓａｅｅｅｔｉｖｉｏｉｍｕｔａｓｏｃｓｐ

opencv mog2 原理

opencv mog2 原理OpenCV MOG2（Mixture of Gaussians）是一种常用的背景建模算法，用于视频中的移动目标检测。

MOG2算法基于高斯混合模型，能够自动学习和更新背景模型，从而准确地提取前景目标。

本文将介绍MOG2算法的原理和应用。

一、背景建模算法介绍背景建模是计算机视觉中的一项重要任务，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。

其主要目的是从视频中提取出静态背景，以便于后续的目标检测和跟踪。

MOG2算法是背景建模算法中的一种，相比于传统的MOG算法，它具有更好的适应性和鲁棒性。

二、MOG2算法原理MOG2算法使用高斯混合模型来对每个像素的颜色进行建模，即假设每个像素的颜色值来自于多个高斯分布的混合。

通过学习像素颜色的分布，MOG2算法能够自动地建立起背景模型，并根据新的观测数据进行模型的更新。

MOG2算法的具体步骤如下：1. 初始化背景模型：对于每个像素，初始化一个包含K个高斯分布的混合模型，其中K是一个预先设定的常数。

2. 前景检测：对于每一帧输入图像，计算每个像素与其对应的背景模型之间的匹配度。

如果像素的颜色与背景模型的某个高斯分布的匹配度低于一个阈值，那么该像素被认为是前景。

3. 模型更新：对于被认为是前景的像素，更新其对应的高斯分布的参数；对于被认为是背景的像素，不进行更新。

通过这种方式，MOG2算法能够自动地适应场景变化，减少误检率。

4. 背景更新：定期对背景模型进行更新，以适应长时间运行中的光照变化和场景变化。

三、MOG2算法的优点MOG2算法相比于传统的背景建模算法具有以下优点：1. 自适应性：MOG2算法能够自动地学习和适应场景的变化，减少了手动调参的工作量。

2. 鲁棒性：MOG2算法能够处理光照变化、动态背景等复杂场景，具有更好的鲁棒性。

3. 低延迟：MOG2算法使用了基于高斯分布的建模方法，计算效率高，能够实时处理视频流。

四、MOG2算法的应用MOG2算法在视频监控、智能交通等领域得到了广泛的应用。

一种基于混合高斯模型的运动目标检测新算法

１混合高斯背景模型
Ｓｔａｕｆｆｅｒ等人提出的混合高斯模型用Ｋ个高斯分布混合模拟像素点的背景值Ｊ，对于像素点（，
）在时刻属于背景的概率为：
用最多的运动目标检测算法，它先将当前图像与背景模型进行比较，找出在一定阈值限制下当前图像中出现的偏离背景模型值较大的那些像素，再对图像进行二值化处理，从而提取出前景图像，然而这
第１３卷第１４期２０１３年５月１６７ｌ一１８１５（２０１３）１４ — ４０７０－０５
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ１．１３Ｎｏ．１４Ｍａｙ２０１３
ＳｃｉｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
动目标检测算法。该算法首先分别通过混合高斯模型算法和三帧差法各获得一幅前景图像，然后将两幅图像进行逻辑或运
算；再对获得的图像进行自适应中值滤波处理，并利用连通域阈值面积去噪法除去剩余的噪声，最终提取出运动目标。实验
仿真结果表明，利用该方法可以有效地提高运动目标的检测率。关键词混合高斯模型三帧差法逻辑或运算自适应中值滤波
⑥
２０１３Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｒｇ．
一
种基于混合高斯模型的运动目标检测新算法

二维高斯混合分布参数估计 python

二维高斯混合分布参数估计 Python在统计学和机器学习领域，高斯混合分布是一种常用的概率模型，用于对复杂的数据分布进行建模和分析。

特别是在聚类分析和密度估计等任务中，高斯混合模型被广泛应用。

而对于高斯混合分布的参数估计，尤其是在二维情况下，是非常关键和挑战性的问题。

本文将会从深度和广度的角度，结合Python编程，对二维高斯混合分布参数估计进行全面探讨。

1. 二维高斯混合分布简介让我们来简要介绍一下二维高斯混合分布。

二维高斯混合分布是由多个二维高斯分布以一定的权重组合而成的概率分布模型。

在二维空间中，每个高斯分布都由均值向量和协方差矩阵来描述。

而整个混合分布则由各个高斯分布的参数以及对应的权重所确定。

对于给定的数据集，我们需要通过样本来进行参数估计，以便构建出最拟合数据的高斯混合模型。

2. 二维高斯混合分布参数估计方法接下来，我们将介绍几种常用的二维高斯混合分布参数估计方法。

其中，最常用的方法包括期望最大化（EM）算法和K均值聚类算法。

在实际应用中，我们通常会结合这两种方法来进行参数估计。

2.1 期望最大化（EM）算法期望最大化算法是一种迭代优化算法，用于估计包含隐变量的概率模型参数。

在二维高斯混合分布的参数估计中，EM算法通过不断迭代优化均值向量、协方差矩阵和权重参数，来使得给定数据集的似然函数达到最大化。

通过EM算法，我们可以逐步优化模型的拟合程度，从而得到最佳的参数估计结果。

2.2 K均值聚类算法K均值聚类算法是一种基于距离度量的聚类算法，它可以将数据集划分为K个不同的簇。

在二维高斯混合分布参数估计中，我们可以利用K均值算法来初始化EM算法的参数，并结合K均值聚类的结果来加速EM算法的收敛过程。

通过K均值聚类算法，我们可以更快地找到合适的初始参数，从而提高了EM算法的收敛速度和稳定性。

3. Python编程实现接下来，让我们通过Python编程来实现二维高斯混合分布参数估计的过程。

我们需要导入相关的库和模块，例如numpy、scipy和scikit-learn。

EM算法求解高斯混合模型python实现

EM算法求解⾼斯混合模型python实现注：本⽂是对《统计学习⽅法》EM算法的⼀个简单总结。

1. 什么是EM算法？引⽤书上的话：概率模型有时既含有观测变量，⼜含有隐变量或者潜在变量。

如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使⽤极⼤似然估计法或者贝叶斯的⽅法进⾏估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使⽤这些⽅法了。

EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极⼤似然估计法，或者极⼤似然后验概率估计法。

2. EM 算法的⼀个⼩例⼦:三硬币模型假设有3枚硬币，记作A,B,C。

这些硬币的正⾯出现的概率分别为π、p、q。

进⾏如下的试验：先掷硬币A，根据A的结果选择B和C，如果掷A得到正⾯，则选择B；如果掷A得到反⾯，则选择C。

接着掷出选出的硬币。

记录下这次掷硬币的结果，如果是正⾯，则记作1，反⾯则记作0。

独⽴重复做了n次试验(这⾥取n=10)，得到结果如下：1,1,0,1,0,0,1,0,1,1。

假设只能观测到抛硬币的结果，不能观测到抛硬币的过程，那么我们该如何估计三硬币的参数π、p、q呢？（也就是估计三枚硬币正⾯向上的概率）EM算法分为E步和M步。

EM 算法⾸先选取了参数的初始值，记作θ(0)=(π(0),p(0),q(0))。

然后通过下⾯的步骤迭代计算参数的估计值，直到收敛为⽌，第i次迭代的参数的估计值记作θ(i)=(π(i),p(i),q(i)),则EM算法的第i+1次迭代为：E步：计算模型在参数π(i)、p(i)、q(i)下观测数据y j来⾃掷硬币B的概率为µ(i+1) j =π(i)(p(i))y j(1−p(i))1−y jπ(i)(p(i))y j(1−p(i))1−y j+(1−π(i))(q(i))y j(1−q(i))1−y jM步：计算模型新的参数的估计值：π(i+1)=1n∑nj=1µ(i+1)jp(i+1)=∑n j=1µ(i+1)jy j∑n j=1µ(i+1)jq(i+1)=∑n j=1(1−µ(i+1)j)y j∑n j=1(1−µ(i+1)j)下⾯带⼊具体的数字计算⼀下。

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测方法

而且，始学习速度慢．ＫａｗＴｒｋｌｏｇ等嘲在初ｅａｕＰｎＳａｆｒ模型的框架上提出了不同的模型更新ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ方ｔｕｆ［ｅ
即混合高斯分布
ｕ＾
．ｔｕｆｒ将混合高斯分布按Ｓａｆ［ｅ
式，即在初始学习阶段使用足够的统计信息更新方程，
２００８年７月
Ｊ１０８ｕ．２０
基于改进的混合高斯模型的运动目标检测方法
姚会苏松志王丽李绍滋，，，
（．门大学信息科学与技术学院，建厦ｆ３１０；．１厦福－６０５２山东大学控制科学与工程学院，东济南２０６）ｊ山５０１
排序，则前Ｂ个高斯分布为背景模型，
６
之后转入基本的迭代更新方式，决了混合高斯模型解
初始学习速度慢的问题，是这样不利于后面阶段学但习新的前景物体．
Ｂ — ａｇｉｒｍｎ（
叫＞．）ｒ
摘要：针对传统高斯模型学习速度慢问题，提出了一种基于新的背景模型更新模式的目标检测方法．首先，对彩色图像
建立混合高斯模型，且采用新方法更新背景模型，并即不同的阶段使用不同的更新方程，后由背景差分得到基本准确然
立颜色模型表示亮度变化和色差，利用它们检测阴影；文献［］阴影检测算法利用了在ＨＳ空间中，８的Ｖ阴影的亮度和饱和度减少，色调保持不变的特性．而文献［］９对多种阴影检测算法进行了比较．

基于混合高斯模型与差分法的运动目标检测

廛围抖夔基于混合高斯模型与差分法的运动目标检测王辉(北京交通大学，北京市100044；66294部队，北京市100000)：●‘o．脯要】视濒监控涉及讣算瓤税觉、模≯i识别和人工智能等多耷领域。

它港指在不阿环境：_：F鼬氏和车辆进行盼实时掰B察，根据观察对象的动作、行为进手争分薪，为甩户提拱馆惠。

j翱濒蓝疆过程分为运动日本彝商潮i霭括跟端、目标分类和日轹分析。

睽艚铡视濒监挺；避动目棚如帧闻羞分；海舍高新模型{躔影毒除i一_¨j视频监控涉及计算机视觉、模式识别和人工智能等多个领域，它是指在不i司环境下对人和车辆进行的实时观察，根据观察对象的动作、行为进行分析，为用户提供信息。

视频监控过程分为运动目标检测、目标跟踪、目标分类和目标分析。

目前，运动目标检测算法有很多运动目标检测算法都依据减背景思想来展开，主要有帧间差分法、混合高斯法和光流分析法等。

本文提出一种基于St a uf f er等提出混合高斯法和差分法结合的方法对视频图像进行处理的算法。

算法有效的提高了系统快速检测目标的能力，消除了单独使用差分法时产生的空洞现象。

1背景建模的方法和原理运动目标检测主要有以下四个步骤：视频数据预处理、背景建模、前景目标检测和运动区域处理。

背景建模是运动目标检测参考模型，典型的背景建模方法有帧问差分法、线性预测法、混合高斯法等。

笔者提出了基于混合高斯模型与差分法的运动目标检测算法。

11帧间差分法帧间差分法是利用视频序列中当前帧图像的亮度与前面某帧图像的亮度进行差分来提取运动区域。

即利用前面某时刻的视频帧作为当前时刻的视频帧的背景帧来计算的方法。

l^(z，y)一0』x，Y)l>D该方法在表示图像变化时可转化为一个二值图像来表示：聪z，Y，t-1I t?-i，矿…x，Y)一f f_，(x，y)1>DO R0，ot her s当亮度差的绝对值大干设置好的阈值D时，检测出运动区域，厶置1：否则未检测出运动区域，^置O。

基于高斯混合模型的运动目标检测方法研究

电
子
测
量
技
术
第３６卷第１Ｏ期
２０１３年１０月
ＥＬＥＣＴＲ０ＮＩＣＭＥＡＳＵＲＥＭபைடு நூலகம்ＥＮＴＴＥＣＨＮＯＬ０ＧＹ
基于高斯混合模型的运动目标检测方法研究
马德智李巴津董志学
（１．内蒙古工业大学工程训练中心呼和浩特０１００５１；２．内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特０１００５１；３．内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特０１００５１）摘要：在研究比较常用的各种运动目标检测方法的基础之上，结合静止场景运动目标检测的特点，采用基于背景减
测的过程中可以直接对彩色图像进行处理也可以将彩色若任何高斯分布都不能与像素匹配说明出现了新图像转换为灰度图像然后再对灰度图像进行处理由于彩的分布则需要用新的高斯分布替换权重最小的高斯分布色图像文件的存储量较大且在处理彩色图像时需要占用新的高斯分布的均值为初始化一个较大的标准差和大量的机器资源为了便于后续处理可将彩色图像转换成一个较小的权重
除法的高斯混合模型方法进行运动目标检测，即采用高斯混合模型进行背景建模、背景减除法确定目标前景区域，并通过图像平滑、二值化处理、去噪等方法对图像进行后处理，最终得到目标前景图像。该方法具有运算量小、处理速度较快的特点。实验结果表明，所设计的嵌人式运动目标检测系统能够检测出较完整的前景区域并判断出目标前景，能够满足静止场景下运动目标检测的需求。关键词：运动目标检测；高斯混合模型；背景减除法

gmm方法代码

gmm方法代码高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种概率式的聚类方法，它假设所有数据点都是由一定数量的高斯分布生成的。

在Python中，你可以使用scikit-learn库中的GaussianMixture类来实现GMM。

以下是一个简单的GMM实现示例：python复制代码：from sklearn.mixture import GaussianMixtureimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import LogNorm# 生成一些随机样本数据np.random.seed(1)n_samples = 300random_state = np.random.RandomState(2)X = np.linspace(-5, 5, n_samples)[:, np.newaxis]X = np.c_[X, 2 * X + random_state.randn(n_samples, 1)]# 拟合GMM模型gmm = GaussianMixture(n_components=2).fit(X)# 绘制结果X_new = np.linspace(-5, 5, 500)[:, np.newaxis]X_new = np.c_[X_new, 2 * X_new]Y_proba = gmm.predict_proba(X_new)plt.figure(figsize=(8, 6))plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=gmm.predict(X), cmap='viridis', zorder=2)plt.contour(X_new[:, 0], X_new[:, 1], Y_proba[:, 0].reshape(-1, 500),levels=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9],colors='black', linestyles='dashed', linewidths=1, zorder=1)plt.show()在这个例子中，我们首先生成了一些二维的随机样本数据，然后使用GaussianMixture类拟合了一个包含两个高斯分布的GMM模型。

改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法

改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法郭伟;高媛媛;刘鑫焱【摘要】针对传统混合高斯模型检测运动目标中存在的不足,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法.将改进的混合高斯模型与四帧差分相结合,有效地解决了突变光照的影响并消除了传统帧差法检测目标时容易出现的双影现象,改进的混合高斯模型自适应地调整了高斯模型的分布数量,提高了背景的描述精度.分情况讨论了物体的运动状态并分别设置不同的学习率,改善了对运动缓慢目标的检测效果.实验结果表明结合后的算法能对运动目标进行准确检测,对复杂场景有较好的适应性.%Aim at the disadvantages of traditional mixture Gaussian model in moving object detection, an improved moving object detection method based on mixture Gaussian model is proposed. It solves the problem affected by the illumination mutations and the traditional frame difference is easily affected by double shadow which combines the improved mixture Gaussian model and four-frame subtraction. The improved mixture Gaussian model adjusts the numbers of the Gaussian distribution adaptively and improves the accuracy of the background description. This paper discusses the motion state of the object and different learning rates are set to improve the effect of slow-moving object detection. Experimental results show that the combined algorithm can detect moving object accurately and has better adaptability in complex scenes.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)013【总页数】6页(P195-200)【关键词】混合高斯模型;运动目标检测;四帧差分;学习率【作者】郭伟;高媛媛;刘鑫焱【作者单位】辽宁工程技术大学软件工程学院,辽宁兴城 125105;辽宁工程技术大学软件工程学院,辽宁兴城 125105;辽宁工程技术大学软件工程学院,辽宁兴城125105【正文语种】中文【中图分类】TP391GUO Wei，GAO Yuanyuan，LIU Xinyan.Computer Engineering and Applications，2016，52（13）：195-200.从背景中精确地提取运动区域是运动目标检测的目的，即正确分割运动目标区域，在运动跟踪和识别的基础上，运动目标检测直接影响着随后识别效果的成功与失败。

一种基于改进混合高斯背景模型的运动目标检测方法研究

中图分类号：Ｐ９Ｔ３１
文献标志码：Ａ
文章编号：００— ６２２１）４— ０２— ３１００８（０２００１０
ＤｅｅｔｎｏｖｎｂｅｔｂｓｄｏｒｖｄＧａｓｉｎｍｉｔｒｄｌｔｃｉｆｏｍｏｉｇｏｊｃｓａｅｎｉｏｅｕｓｘｕｅｍｏｅｍｐａ
独立。用ｋ高斯分布的混合模型去描述这个随个机过程，概率分布可表示为：则
性，能有效地提取运动目标，计算量大，但复杂耗时，实现较难。背景差分法是近年来运动目标检测中运用最多的方法，主要是将背景图像与前景图像灰其
收稿日期：０２— ３—１２１０９
是一个随机过程，并假设任意２个像素点之间统计
与传统方法的结果进行比较，验证了该方法的有效
性和鲁棒性。
１背景模型建立
由于视频中任一位置像素值随时间变化，ｔ设
时刻视频中像素点（，的像素值为，，可认为ｉ）ｆ则
图像灰度相减来提取运动目标，但提取的运动目标不完整。光流法根据运动目标随时间变化的光流特
景模型，通过在线更新模型学习率，实现背景模型更新。最后用背景差分法检测出运动目标。实验
结果表明，与传统混合高斯模型的运动目标检测方法相比，该方法有较好的自适应性，能快速适应
场景的变化。关键词：混合高斯；背景更新；目标检测

基于高斯混合模型的运动目标检测

型对目标进行检测袁整个过程分为模型初始化尧模
型更新尧背景估计与前景分割咱源暂遥
员冤模型初始化遥
对视频图像的第一帧中各个像素点的彩色向
量值进行复位操作袁创建每个对应像素的运个高
斯分布的平均值袁对每一个高斯分布都赋予指定的方差渊数值猿园冤并且让它们的权重都一样咱缘暂遥
员摇高斯混合模型建模方法
依据视频图像的灰度直方图袁可以把某一个灰度值产生的频次大致认为是该图像灰度的高斯分布遥这些分布中袁由于背景和目标存在差异袁可以将这些高斯分布分为背景描述分布和前景描述分布遥实际应用中摄像头捕捉到的视频图像比较复杂袁背景中有可能存在目标运动或背景晃动尧光照变化等情况袁对应的图像的像素区域就会呈现出多个峰值的特性袁可以认为此特性是几个高斯分布相叠加共同作用的结果并将其称为高斯混合模型咱猿暂遥通过当前图像与当前时刻的背景进行加权平均从而更新背景袁如图员所示袁其中高斯分布的数目常用运来表示袁一般是猿耀苑个遥摇摇运用高斯混合模型对视频中的目标进行检测
. All Rights Reserved.
着举足轻重的地位遥在众多目标检测算法中袁高斯混合模型因其具有背景干净尧设置参数少尧拟合性好尧结构简单尧可适用领域广泛等突出优点袁在交通尧医疗尧通信等众多领域中被广泛使用咱圆暂袁所以笔者选择高斯混合模型的算法检测运动目标遥
摇摇怎蚤袁贼越渊员原籽蚤袁贼冤怎蚤袁贼原员垣籽蚤袁贼载贼
渊猿冤
滓圆蚤袁贼

高斯混合模型发展现状及趋势

高斯混合模型发展现状及趋势高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常用的概率模型，它能够将一个复杂的数据分布表示为多个高斯分布的加权和。

该模型的发展历程可以追溯到上世纪60年代，至今已经成为统计学和机器学习领域的重要研究方向。

本文将从发展历史、应用领域和未来趋势三个方面探讨高斯混合模型的现状和发展趋势。

一、发展历史高斯混合模型的发展历史可以追溯到1969年，当时A. E. Dempster 等人提出了它的基本概念和数学表达式。

随后，GMM在模式识别、数据压缩、图像处理等领域得到广泛应用。

在20世纪80年代和90年代，随着计算机技术的飞速发展和统计机器学习的兴起，GMM 逐渐成为一种常用的数据建模和分析工具。

特别是在语音识别、文本分类、图像分割等任务中，GMM展现出了强大的建模能力。

二、应用领域1. 语音识别：高斯混合模型被广泛应用于语音识别领域。

它能够对语音信号的频谱特征进行建模，从而实现对不同语音的识别和辨别。

2. 图像处理：GMM能够对图像进行分割和压缩处理。

通过将图像分割成不同的区域，并使用不同的高斯分布来描述每个区域的像素分布，可以实现图像的自动分割和目标提取。

3. 数据聚类：GMM可以将数据集划分为不同的聚类簇，并估计每个簇的参数。

这在数据挖掘和模式识别中具有重要的应用，例如文本聚类、用户行为分析等。

4. 异常检测：通过对数据进行建模，GMM可以检测出与正常模式不符的异常数据。

这在金融欺诈检测、网络入侵检测等领域具有重要的应用价值。

三、发展趋势1. 模型改进：为了提高模型的建模能力和泛化能力，研究者们不断改进GMM的结构和参数估计方法。

例如，引入更复杂的混合分布、采用非线性变换、引入稀疏性约束等。

2. 模型融合：高斯混合模型与其他机器学习模型的结合是一个重要的研究方向。

例如，将GMM与深度学习模型相结合，可以提高模型的表达能力和建模能力。

3. 高性能计算：随着计算机硬件的不断提升，GMM的计算效率也得到了改善。

halconcreate_class_gmm 算子参数解析 -回复

halconcreate_class_gmm 算子参数解析-回复Halconcreate_class_gmm是Halcon图像处理软件中的一个算子，用于创建高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）。

GMM是一种统计模型，用于描述多个高斯分布的加权和，常用于图像分割、目标检测、模式识别等领域。

这篇文章将以halconcreate_class_gmm算子的参数解析为主题，一步一步回答相关问题，详细介绍该算子的功能和用法。

一、halconcreate_class_gmm算子的基本概念1.1 GMM的定义和应用首先，我们要了解GMM的定义和应用。

GMM是一种概率模型，可以用于表示多个高斯分布的加权和。

在图像处理中，GMM常常用于图像分割，即将图像中的像素划分为不同的区域，每个区域可以由一个或多个高斯分布表示。

通过对图像中的每个像素进行高斯分布的拟合，可以将像素划分到不同的区域中，实现图像的自动分割。

1.2 halconcreate_class_gmm的作用Halconcreate_class_gmm算子是Halcon提供的用于创建GMM模型的算子。

通过该算子，我们可以根据给定的图像数据和参数，创建一个GMM 模型，用于后续的图像分割、目标检测等任务。

halconcreate_class_gmm 算子的参数解析，将帮助我们了解该算子的功能和用法，从而更好地应用于实际的图像处理任务中。

二、halconcreate_class_gmm算子的参数解析2.1 图像数据输入参数halconcreate_class_gmm算子的输入参数之一是图像数据。

我们需要提供用于创建GMM模型的原始图像数据，该数据通常是一副灰度图像。

在输入参数中，我们可以指定图像的宽度、高度和像素的深度等信息，以保证算子能够正确处理图像数据。

2.2 数量参数除了图像数据输入参数，halconcreate_class_gmm算子还有一些数量参数，用于指定GMM模型的具体参数。

混合高斯背景建模matlab代码

clear all% source = aviread('C:\Video\Source\traffic\san_fran_traffic_30sec_QVGA');source = mmreader('SampleVideo.avi');frameQYT=get(source,'NumberOfFrames');% ----------------------- frame size variables -----------------------fr = read(source,1); % 读取第一帧作为背景fr_bw = rgb2gray(fr); % 将背景转换为灰度图像fr_size = size(fr); %取帧大小width = fr_size(2);height = fr_size(1);fg = zeros(height, width);bg_bw = zeros(height, width);% --------------------- mog variables -----------------------------------C = 4; % 组成混合高斯的单高斯数目(一般3-5)M = 0; % 组成背景的数目D = 2.5; % 阈值（一般2.5个标准差）alpha = 0.01; % learning rate 学习率决定更新速度(between 0 and 1) (from paper 0.01)thresh = 0.75; % foreground threshold 前景阈值(0.25 or 0.75 in paper)sd_init = 6; % initial standard deviation 初始化标准差(for new components) var = 36 in paperw = zeros(height,width,C); % initialize weights array 初始化权值数组mean = zeros(height,width,C); % pixel means 像素均值sd = zeros(height,width,C); % pixel standard deviations 像素标准差u_diff = zeros(height,width,C); % difference of each pixel from mean 与均值的差p = alpha/(1/C); % initial p variable 参数学习率(used to update mean and sd)rank = zeros(1,C); % rank of components (w/sd)% ------initialize component means and weights 初始化均值和权值----------pixel_depth = 8; % 8-bit resolution 像素深度为8位pixel_range = 2^pixel_depth -1; % pixel range 像素范围2的7次方0—255（# of possible values)for i=1:heightfor j=1:widthfor k=1:Cmean(i,j,k) = rand*pixel_range; % means random (0-255之间的随机数)w(i,j,k) = 1/C; % weights uniformly distsd(i,j,k) = sd_init; % initialize to sd_initendendend%----- process frames -处理帧--，这里去第八帧n = 8;fr = read(source,n); % read in frame 读取帧fr_bw = rgb2gray(fr); % convert frame to grayscale 转换为灰度图像% calculate difference of pixel values from mean 计算像素差值for m=1:Cu_diff(:,:,m) = abs(double(fr_bw) - double(mean(:,:,m)));end% update gaussian components for each pixel 更新每个像素的背景模型for i=1:heightfor j=1:widthmatch = 0;for k=1:Cif (abs(u_diff(i,j,k)) <= D*sd(i,j,k)) % pixel matches component像素匹配了模型match = 1; % variable to signal component match 设置匹配记号% update weights, mean, sd, p 更新权值，均值，标准差和参数学习率w(i,j,k) = (1-alpha)*w(i,j,k) + alpha;p = alpha/w(i,j,k);mean(i,j,k) = (1-p)*mean(i,j,k) + p*double(fr_bw(i,j));sd(i,j,k) = sqrt((1-p)*(sd(i,j,k)^2) + p*((double(fr_bw(i,j)) - mean(i,j,k)))^2);else % pixel doesn't match component 几个模型中都没有匹配的w(i,j,k) = (1-alpha)*w(i,j,k); % weight slighly decreases 权值减小endendbg_bw(i,j)=0;for k=1:Cbg_bw(i,j) = bg_bw(i,j)+ mean(i,j,k)*w(i,j,k); %更新背景if(bg_bw(i,j)>thresh)k=k-1;M=k;end% 这里有问题，背景权值和大于阈值时，背景建模的数目M取k-1,end% if no components match, create new component 如果没有匹配的模型则创建新模型if (match == 0)[min_w, min_w_index] = min(w(i,j,:));mean(i,j,min_w_index) = double(fr_bw(i,j));sd(i,j,min_w_index) = sd_init;endrank = w(i,j,:)./sd(i,j,:); % calculate component rank 计算模型优先级rank_ind = [1:1:C];% calculate foreground 计算前景while ((match == 0)&&(k>M))% 这里用于前景计算的高斯模型应该是C-M,所以这里k>Mif (abs(u_diff(i,j,rank_ind(k))) <= D*sd(i,j,rank_ind(k)))fg(i,j) = 0; %black = 0elsefg(i,j) = fr_bw(i,j);endk = k+1;if(k==5)k=k-1;breakendendendendfigure(1),subplot(3,1,1),imshow(fr) %显示输入图像subplot(3,1,2),imshow(uint8(bg_bw)) %显示背景图像subplot(3,1,3),imshow(uint8(fg)) %显示前景图像。

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cvNamedWindow("background",1);
cvNamedWindow("foreground",1);
cvMoveWindow("video", 30, 0);
cvMoveWindow("background", 360, 0);
cvMoveWindow("foreground", 690, 0);
#include <stdio.h>
#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <cvaux.h>//必须引此头文件
int main( int argc, char** argv )
{
IplImssBGModel*
bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, 0);
}
else
{
//更新高斯模型，该函数返回检测到的前景区块数目
cvUpdateBGStatModel(pFrame, (CvBGStatModel *)bg_model );
cvDestroyWindow("video");
cvDestroyWindow("background");
cvDestroyWindow("foreground");
cvReleaseImage(&pFrImg);
cvReleaseImage(&pBkImg);
cvReleaseCapture(&pCapture);
{
fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);
return -2;
}
//打开摄像头
if (argc == 1)
if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1)))
{
nFrmNum++;
if(nFrmNum == 1)
{
pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,3);
pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,1);
return 0;
}
//在这个基础上，现在需要做的事就是对于前景图，先进性滤波去除噪声点，
//再判断出里面什么部位是前景，什么地方是背景，填充前景，以保证显示的图像的
//有效性
cvShowImage("background", pBkImg);
cvShowImage("foreground", pFrImg);
if( cvWaitKey(1) >= 0 )
break;
}
}
//释放高斯模型参数占用内存
cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model);
// pGrayFr = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height), IPL_DEPTH_8U,3);
//高斯背景建模，pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像
//cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*，
/************************************************************************/
/* 混合高斯模型 */
/************************************************************************/
IplImage* pFrImg = NULL;
IplImage* pBkImg = NULL;
IplImage* pGrayFr = NULL;
CvCapture* pCapture = NULL;
int nFrmNum = 0;
cvNamedWindow("video", 1);
//pFrImg为前景图像，只能为单通道
//pBkImg为背景图像，可以为单通道或与pFrame通道数相同
cvCopy(bg_model->foreground,pFrImg,0);
cvCopy(bg_model->background,pBkImg,0);
// cvCvtColor(pFrame, pGrayFr, CV_BGR2GRAY);
if( argc > 2 )
{
fprintf(stderr, "Usage: bkgrd [video_file_name]\n");
return -1;
}
//打开视频文件
if(argc == 2)
if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv[1])))
// cvAbsDiff(pFrame, pBkImg, pGrayFr);
// cvCvtColor(pGrayFr, pFrImg, CV_BGR2GRAY);
//二值化前景图
cvThreshold(pFrImg, pFrImg, 254, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);
//对图像进行闭运算
cvDilate(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
cvErode(pFrImg, pFrImg, 0, 1);
//把图像正过来
pBkImg->origin=1;
pFrImg->origin=1;
cvShowImage("video", pFrame);
{
fprintf(stderr, "Can not open camera.\n");
return -2;
}
//初始化高斯混合模型参数
CvGaussBGModel* bg_model=NULL;
while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))