高斯混合模型

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高斯混合模型

详 情 说 明

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率统计的建模方法，它将复杂数据分布看作多个高斯分布的加权组合。在计算机视觉领域，GMM被广泛应用于图像分割、背景建模等任务中，尤其适用于处理具有多模态特征的数据。

高斯混合模型的核心思想是将观测数据视为来自多个高斯分布的混合体。每个高斯分布代表数据的一个潜在类别或成分，具有自己的均值、方差和权重参数。通过期望最大化（EM）算法，可以自动估计这些参数，从而实现对数据的概率密度建模。

在图像处理中，高斯混合模型常用于背景建模。由于自然场景中的背景往往包含多种光照变化和动态元素（如摇曳的树叶），单一高斯分布难以准确描述。采用高斯混合模型后，每个像素点的颜色变化可以被建模为3-5个高斯分布的混合，其中持续时间长、方差小的分布对应静态背景，而其他分布则可能对应临时前景或噪声。

对于医学图像分割这类复杂任务，高斯混合模型能够有效处理多峰直方图。将图像灰度值看作多个组织的混合表现，每个组织对应一个高斯分布，通过模型拟合可以自动确定各组织的边界区域。这种方法相比传统阈值分割更能适应灰度不均匀的图像。

智能监控系统中的运动目标检测是GMM的典型应用。系统通过持续更新背景模型，将新帧中不符合背景分布的像素标记为前景运动目标。这种方法的优势在于能够自适应光照变化，并区分短暂停留的物体和永久性的背景变化。现代改进算法还结合了纹理特征和时空信息，进一步提高了检测准确性。