Gaussian mixture model

가우시안 혼합 모델은 주어진 표본 데이터 집합의 분포 밀도를 단 하나의 확률밀도 함수로 모델링하는 방법을 개선한 밀도 추정방법으로 특수의 가수시안확률밀도 함수로 데이터의 분포를 모델링하는 방법이다.

See also

• Gaussian distribution
• Expectation Maximization
• 배경 추출 (Background subtraction)
• cv::BackgroundSubtractorMOG2

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• 가우시안 혼합 모델 (Gaussian mixture model) by intencelove
• 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Models) by iskim3068
• 가우시안 혼합 모델 GMM(Gaussian Mixture Model)에 대해서 알아보자 – 개요 (1) ¹
• 가우시안 혼합 모델 GMM(Gaussian Mixture Model)에 대해서 알아보자 – 개요 (2) ²
• 패턴인식: 가우시안 혼합 모델
• OpenCV GMM Gaussian Mixture Model 전배경 분리
• Machine Learning 스터디 (13) Clustering (K-means, Gaussian Mixture Model) ^{3 4}

Implementation

• Codeproject: Extended GMM for Background Subtraction on GPU
• [추천] Gaussian Mixture Models + EM algorithm - Demo
• Image Recoloring using Gaussian Mixture Model and Expectation Maximization (OpenCV)
• Github: gpsinghsandhu/Background-Subtraction-using-GMM

References