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[发明专利]基于高斯混合模型与支持向量机的彩色图像分割方法-CN201110459212.2无效
发明人：王向阳;王钦琰 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2011-12-31 - 公布日： 2012-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)进行彩色图像分割的方法。主要包括图像特征的提取、高斯混合模型的建立以及利用支持向量机进行分类。具体流程包括：首先对图像进行颜色特征和纹理特征的提取；然后建立高斯混合模型，将提取的原始特征利用高斯混合模型得到新特征；其次由新特征得到初分割结果；最后根据初分割结果选取训练样本，利用支持向量机进行分类得到最终的分割结果在进行特征描述时，不再以原始特征为基础，而是根据经过高斯混合模型(GMM)得到的新特征来进行初始分割，进而利用支持向量机(SVM)得到最终分割结果。本发明充分利用了图像的时空域信息，弥补了高斯混合模型(GMM)仅采用时域信息对复杂背景建模的不足，有效的提高了分割的准确性。
基于混合模型支持向量彩色图像分割方法

[发明专利]基于OmapL138芯片的混合高斯快速实现方法-CN201510478834.8在审
发明人：曹泉;郭强;艾通 -专利权人：深圳市哈工大交通电子技术有限公司
申请日： 2015-08-03 - 公布日： 2015-12-30 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于OmapL138芯片的混合高斯快速实现方法，包括以下步骤：（1）预设混合高斯模型的数量为M；（2）在学习阶段，M=0时，提取图像像素、混合高斯模型的均值和方差，在DSP内核的L2中排成一维数据，然后开始计算，并将结果保存于L2中，通知ARM混合高斯模型数据进行重新排序；M=n时，重复M=0时的操作过程，直到所有混合高斯模型完成，ARM根据命中结果得到更新后的背景和前景；（3）前景提取阶段，OmapL138本发明使混合高斯算法的实现速度得到了有效提高。
基于 omapl138 芯片混合快速实现方法

[发明专利]一种信道衰落模型、信道信号的生成方法和模拟装置-CN201710110777.7有效
发明人：熊军 -专利权人：北京睿信丰科技有限公司
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明公开了一种信道衰落模型、信道信号的生成方法和模拟装置，涉及通信技术领域，用于提高道衰落模型的灵活性。该信道衰落模型包括配置参数生成模块、高斯噪声滤波器系数生成模块和FPGA模块。其中，配置参数生成模块用于根据用户要求生成配置参数列表，并将该配置参数列表发送至高斯噪声滤波器系数生成模块中；高斯噪声滤波器系数生成模块用于根据接收到的配置参数列表生成高斯噪声滤波器系数，并将该高斯噪声滤波器系数发送至FPGA模块中；FPGA模块用于对接收到的高斯噪声滤波器系数进行内插滤波处理，生成信道信号ChanSig。本发明所提供的信道衰落模型用于对多径衰减信道进行模拟和仿真。
一种信道衰落模型信号生成方法模拟装置

[发明专利]一种红外视频的运动物体识别方法、系统和报警装置-CN201811020190.8在审
发明人：曾少宁;彭刚;蒋辉;曾威;汪华斌 -专利权人：惠州学院
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种红外视频的运动物体识别方法、系统和报警装置，方法包括计算序列图像像素的均值和方差以作为背景模型，初始化高斯分布模型的参数和对应权值；基于匹配关系式处理当前像素和高斯分布模型以确定匹配关系；根据匹配关系修改权值、均值和方差；根据权值和标准差计算优先级，根据优先级排序高斯分布模型并从中选取高斯分布模型以作为背景模型的逼近；将当前像素与对应高斯分布模型逐一匹配，如果符合判断式则标定其为前景点
高斯分布模型红外视频像素运动目标图像运动物体识别报警装置背景模型匹配关系前景点方差匹配红外摄像装置优先级排序处理装置序列图像运动参数运动物体坐标变化标准差初始化判断式权值和标定逼近集合

[发明专利]一种基于因子分析的说话人分段聚类方法及系统-CN201710395341.7在审
发明人：计哲;颜永红;安茂波;陈燕妮;苗权;李鹏;张震;万辛 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2017-05-27 - 公布日： 2017-11-10 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：该方法包括1)提取训练语音的声学特征，训练高斯混合通用背景模型，进而训练总变化因子模型和高斯概率线性判别分析模型；2)对测试语音进行分段并提取语音片段的声学特征；3)依据高斯混合通用背景模型和总变化因子模型将提取的声学特征映射为总变化量因子，加载高斯概率线性判别分析模型，根据总变化量因子计算任意两语音片段之间的对数似然比得分；4)选择得分最高的两类进行合并，根据层次聚类的方法逐步迭代至收敛，最终输出说话人分段聚类结果。本发明将总变化因子的不确定性引入到高斯概率线性判别分析模型进行训练和打分，能够提升短时语音片段上的基于因子分析的系统性能。
一种基于因子分析说话分段方法系统

[发明专利]一种基于时序自动编码器的窃电检测方法、系统及介质-CN202110435767.7在审
发明人：邓浩;梁秋实;赵生捷 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时序自动编码器的窃电检测方法、系统及介质，检测方法包括模型训练阶段和模型应用阶段，训练阶段如下：建立高斯混合模型，结合原始数据集，使用EM算法和BIC得到最优高斯混合模型；基于最优高斯混合模型对原始数据集的聚类结果，将原始数据集分为多个训练集；构建多个自动编码器并进行训练；应用阶段如下：根据最优高斯混合模型对输入数据集进行聚类，使用聚类结果对应的自动编码器进行异常检测。与现有技术相比，本发明先使用高斯混合模型进行聚类，区分不同消费习惯的电量消耗数据，再使用各个聚类结果对应的自动编码器进行异常检测，实现对无标签的电量消耗数据的窃电检测，适用范围广，检测性能高。
一种基于时序自动编码器检测方法系统介质

[发明专利]一种基于高斯过程回归的跟车行为建模方法-CN202011570761.2在审
发明人：蔡锦康;赵蕊;邓伟文;丁娟 -专利权人：浙江天行健智能科技有限公司
申请日： 2020-12-26 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯过程回归的跟车行为建模方法，包括以下步骤：由驾驶员使用模拟驾驶器进行仿真环境下的模拟驾驶试验，采集的试验数据包括前车相对距离、前车相对纵向速度、前车相对加速度、主车相对加速度；处理试验数据，使用分类算法对试验数据进行聚类；基于聚类后的数据集和高斯过程回归算法，训练得到三个基于高斯过程回归的跟车行为模型，分别是激进跟车行为模型、正常跟车行为模型和保守跟车行为模型；测试基于高斯过程回归的跟车行为模型本发明通过模拟驾驶试验采集数据基于高斯过程回归算法进行建模，数据采集便捷、建模成本低、模型计算速度快，获得的模型用在驾驶仿真软件中，可提高仿真系统中车辆跟车行为的仿真度。
一种基于过程回归车行建模方法

[发明专利]一种具有自定义功能的音频检测分类方法-CN201410055255.8有效
发明人：杨毅;刘加 -专利权人：清华大学
申请日： 2014-02-19 - 公布日： 2014-05-28 - 主分类号： G10L15/14 文献下载
摘要：一种具有自定义功能的音频检测分类方法，对音频数据进行音频激活检测，通过将部分原始训练集首先按照类型分为若干类训练集，针对每类训练集进行特征提取，并训练与其对应的高斯混合模型及其参数，得到一个全局高斯混合模型；进一步将其他训练集作为新的训练样本，对全局高斯混合模型进行参数更新得到一个局部模型；最后对测试集提取特征，输入局部模型分类器，并对结果进行平滑和输出，本发明通过全局及局部高斯混合模型的训练，可以使高斯混合模型的类别和参数随着样本的增加而更新
一种具有自定义功能音频检测分类方法

[发明专利]基于分层高斯混合模型的统计压缩感知图像重构方法-CN201610110804.6有效
发明人：武娇;曹飞龙 -专利权人：中国计量学院
申请日： 2016-02-29 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分层高斯混合模型的统计压缩感知图像重构方法，具体涉及一种基于图像块数据的统计模型学习和信号重构算法，主要解决现有统计压缩感知图像重构方法中使用的单高斯先验模型不能灵活准确地刻画子图像块的非高斯统计性质本发明在模型第一层学习全局高斯混合模型对子图像块进行硬聚类，从全局上充分利用图像块之间的相似性结构，在模型第二层分类学习子图像块的局部高斯混合模型，从局部上对子图像块之间的差异性进行区分和建模。
基于层高混合模型统计压缩感知图像方法

[发明专利]一种局部相关的加权共生图像分割方法-CN201910053973.4有效
发明人：于林森;刘彦君;王亮 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：为了解决邻近像素观测值共生似然函数模型，在图像的边缘区域可能导致的误分割问题，本发明提供一种局部相关的加权共生图像分割方法，属于图像处理领域。本发明包括：S1、构建局部相关的单像素宽、不同方向的邻域共生高斯混合模型；S2：获取待分割图像的分割权重：S21、利用待分割图像的像素视觉观测值，求取构建的邻域共生高斯混合模型的模型参数，以及获取不同方向邻域共生高斯混合模型的类别标注结果；S22、根据不同方向的类别标注结果，获取分割权重；S3、利用S22获取的权重，构建加权的局部相关邻域共生高斯混合模型，利用待分割图像的视觉观测值，获取该加权的局部相关邻域共生高斯混合模型的参数值，以及获取图像分割结果
一种局部相关加权共生图像分割方法

[发明专利]一种基于混合高斯模型和稀疏贝叶斯的主动学习分类方法-CN201910387355.3有效
发明人：刘芳;马登峰;王洪海;李政颖;陈钢;赵洋 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合高斯模型和稀疏贝叶斯的主动学习分类方法，该方法包括以下步骤：1)对包括已标记样本和未标记样本的所有样本，采用混合高斯模型训练所有样本得到各个高斯分量的混合系数、均值和协方差；2)构建初始训练集XL，将初始训练集作为已标记样本集，并更新未标注样本集XU；3)构建初始的基于混合高斯核的直推式相关向量机模型GMM‑FRVM；4)基于GMM‑FRVM模型更新已标记样本集和未标记样本集；5)基于更新后的已标记样本集和未标记样本集重新训练GMM‑FRVM模型；6)采用最终的GMM‑FRVM模型完成所有样本的分类标记。本发明方法通过混合高斯模型和稀疏贝叶斯相结合的主动学习的手段，通过尽量少的人工标注获得较优的分类效果。
一种基于混合模型稀疏贝叶斯主动学习分类方法

[发明专利]基于增量高斯混合回归的原油含水率自适应软测量方法-CN202111521026.7在审
发明人：文成林;王静波;宋执环 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增量高斯混合回归的原油含水率自适应软测量方法，属于采油过程原油含水率的预测和控制技术领域。本发明使用高斯混合回归模型，通过选择与原油含水率相关性较大且容易测量的一组过程变量作为模型的输入，对原油含水率进行预测估计。为了解决过程时变性对模型预测精度的影响，将增量学习的思想引入高斯混合回归模型，将增量自适应机制融入高斯混合回归模型，在实时预测原油含水率的同时，不断更新软测量模型，以保证模型的预测精度。本发明不仅能够有效解决实际采油过程中常见的非线性、非高斯性和时变特性，还在一定程度上缓解了软测量模型的过拟合，并提高了模型更新效率，实现了对采油过程中原油含水率的自适应预测。
基于增量混合回归原油含水率自适应测量方法

[发明专利]一种基于深度混合模型的说话人确认方法-CN201810465602.2有效
发明人：何亮;陈仙红;徐灿;梁天宇;刘加 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-05-16 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度混合模型的说话人确认方法，属于声纹识别、模式识别与机器学习技术领域。该方法首先获取目标说话人的训练语音数据并进行预处理，得到训练语音数据的梅尔倒谱特征集；对梅尔倒谱特征集建立第0层高斯混合模型并求导，得到一阶导数集；然后依次建立第一层高斯混合模型、第二层高斯混合模型，直至建立建立第S层高斯混合模型，将所有高斯混合模型组合得到说话人的深度混合模型；然后获取测试语音数据并提取梅尔倒谱特征集，建立测试语音数据的深度混合模型；计算两个模型的相似度：若相似度小于等于阈值，则测试语音数据属于目标说话人
一种基于深度混合模型说话确认方法

[发明专利]一种基于高斯混合模型的高光谱海上小目标实时检测方法-CN201811398868.6有效
发明人：张耿;陈佳欣;傅頔;胡炳樑;王爽 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种高光谱目标检测方法，针对现有高光谱地物信息光谱数据方法难以满足爆炸式增长的地物信息光谱数据量目标检测问题，提供一种基于高斯混合模型的高光谱海上小目标实时检测方法，该方法能够充分利用高光谱波段数据具体包括以下步骤：1)构造高斯混合模型；2)通过采集到的高光谱图像像素初始化高斯混合模型，建立初始背景模型；3)背景模型更新：对每个高光谱图像像素点的高斯混合模型进行学习、更新；4)提取检测目标并实时显示
一种基于混合模型光谱海上目标实时检测方法

[发明专利]一种基于落脚点补偿器的机器人行走控制方法-CN201410521894.9在审
发明人：陈启军;刘成菊;许涛 -专利权人：同济大学
申请日： 2014-09-30 - 公布日： 2015-02-11 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于落脚点补偿器的机器人行走控制方法，包括以下步骤：1)建立机器人的约束动力学模型；2)根据约束动力学模型设计约束动力学模型落脚点补偿器；3)建立异方差稀疏高斯过程回归模型，实现落脚点补偿器输入到输出的映射计算；4)局部更新异方差稀疏高斯过程模型；5)建立基于异方差稀疏高斯过程模型落脚点补偿器；6)根据基于异方差稀疏高斯过程模型落脚点补偿器对机器人行走进行预测控制。
一种基于落脚点补偿机器人行走控制方法

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