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高斯混合模型（GMM）已在图像处理和计算机视觉领域得到了广泛应用，对于该GMM模型中各项参数的估计依然是一件值得研究的问题。采用期望最大算法（EM）来估计该模型对应的多参数，并给出其详细的推导过程。试验结果表明，EM算法在估计GMM模型中各项参数时具有很强的鲁棒性，并取得了很好的效果。
基于期望最大算法的高斯混合模型参数估计
【摘 要】
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高斯混合模型（GMM）已在图像处理和计算机视觉领域得到了广泛应用，对于该GMM模型中各项参数的估计依然是一件值得研究的问题。采用期望最大算法（EM）来估计该模型对应的多参数，并给出
【机 构】
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长江大学一年级教学工作部
【出 处】
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长江大学学报自然科学版：理工卷
【发表日期】
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2012年11期
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