【摘 要】
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高斯混合模型(GMMs)是统计学习理论的基本模型,在可视媒体领域应用广泛。近些年来,随着可视媒体信息的增长和分析技术的深入,GMMs在(纹理)图像分割、视频分析、图像配准、聚
【机 构】
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郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41171341);教育部新世纪优秀人才支持计划;河南省科技创新杰出青年计划(114100510006);航空科学基金光电控制技术国防科技重点实验室资助项目(20095155008);河南省科技厅项目(092300410140,122102210227);河南省教育厅项目(2011B520038,2010B520032);郑州市科技局项目(112PPTGY248-6)
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高斯混合模型(GMMs)是统计学习理论的基本模型,在可视媒体领域应用广泛。近些年来,随着可视媒体信息的增长和分析技术的深入,GMMs在(纹理)图像分割、视频分析、图像配准、聚类等领域有了进一步的发展。从GMMs的基本模型出发,从理论和应用的角度讨论和分析了GMMs的求解算法,包括EM算法、变化形式等,论述了GMMs的模型选择问题:在线学习和模型约简。在视觉应用领域,介绍了GMMs在图像分段、视频分析、图像配准、图像降噪等领域的扩展模型与方法,详细地阐述了一些最新的典型模型的原理与过程,如用于图像分段的空间约束GMMs、图像配准中的关联点漂移算法。最后,讨论了一些潜在的发展方向与存在的困难问题。
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