由于最终达到的最优取决于初始随机参数值,因此通常的做法是使用不同的随机初始化多次运行EM算法,并保留获得最高似然的模型。 Python实现 下面将使用Python实现EM算法,用于从给定数据集估计两个单变量高斯分布的GMM的参数。 首先导入所需的库: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyas
(1) Mask-RCNN,强大的基于图像的实例级分割算法,可以预测80个对象类的对象类别标签。 (2) 基于几何的分割算法,根据深度和表面法线线索生成对象边缘图; 以提高对象掩码中对象边界的准确性。 (3)MaskFusion相对于以前的语义SLAM系统的额外优势在于它不需要场景是静态的,因此可以检测,跟踪和构建多个独立移动的物体。 (...
1.1、高斯混合模型(GMM)及期望最大(EM)算法 1.1.1、GMM (1)基本概念 (2)模型参数估计 1.1.2、EM算法 1.2、贝叶斯公式 1.2.1、乘法公式 1.2.2、全概率公式 1.2.3、贝叶斯公式 二、代码实现 2.1、E-step 2.2、M-step 2.3、使用KMeans进行参数初始化 2.4、使用scikit-learn提供的GMM 三、参考链接 本文重点...
一、EM算法EM算法是一种迭代算法,用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。设Y为观测随机变量的数据,Z为隐藏的随机变量数据,Y和Z一起称为完全数据。观测数据的似然函数为:P(Y|θ)=∑ZP(Y,Z|θ)=∑ZP(Z|θ) P(Y|Z,θ)模型参数θ的极大似然估计为:θ...
以下让我们来看一看 GMM 的 log-likelihood function : 因为在对数函数里面又有加和,我们没法直接用求导解方程的办法直接求得最大值。为了解决问题,我们採取之前从 GMM 中随机选点的办法:分成两步,实际上也就相似于K-means的两步。 3. 算法流程: 1. 预计数据由每一个 Component 生成的概率(并非每一个 Compone...
一个GMM的参数仅由一组\( )决定,所以我们要估计的参数就是这三个。其涉及的问题是包含隐变量的参数的求解过程,如果模型不含隐变量,直接用最大似然然后求个导就能解决,但是现在模型含有隐变量,也就意味着求导的过程极其复杂,一个比较好的方法是通过EM算法来进行参数估计。
算法实现上,GMM使用EM算法来估计GMM参数,这里直接使用opencv中的EM算法即可,数据预处理的PCA和LDA也可直接使用opencv中的相关算法。 em_ = EM::create(); em_->setClustersNumber(m_NumCenters); em_->setCovarianceMatrixType(m_CovarType); em_->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria:...
GMM算法的流程如下: 假设样本x是从K个高斯分布中生成的,每个高斯分布为...高斯混合模型GMM 1.高斯混合模型概述 高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是单一高斯概率密度函数的延伸,GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型(Single Gaussian Model...
GMM的目标函数是最大化数据X、p(X)或对数似然值L的似然值(因为对数是单调递增函数)。通过假设混合了K个高斯来生成数据，我们可以将p（X）写为边缘概率，对所有数据点的K个聚类求和。利用上面对数函数的求和，我们不能得到解析解。看起来很讨厌，但这个问题有一个很好的解决方案：Expectation-Maximization（EM）算法...