A Bayesian Non-Gaussian Mixture Analysis: Application to Eye Modeling

机译：贝叶斯非高斯混合分析：在眼睛建模中的应用

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Many computer vision and pattern recognition problems involve the use of finite Gaussian mixture models. Finite mixture model using generalized Dirichlet distribution has been shown as a robust alternative of normal mixtures. In this paper, we adopt a Bay

机译：许多计算机视觉和模式识别问题都涉及到有限高斯混合模型的使用。使用广义Dirichlet分布的有限混合模型已显示为正常混合物的可靠替代方案。在本文中，我们采用海湾

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来源
《Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2007 IEEE Conference on》|2007年|P.1-8|共8页
会议地点 MinneapolisMN
作者
Bouguila; N.; Ziou; D.; Hammoud; R.I.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Bayes methods; Monte Carlo methods; computer vision; knowledge acquisition; sampling methods; Bayes factors; Bayesian nonGaussian mixture analysis; Gibbs sampling; Metropolis-Hastings step; Monte Carlo simulation; computer vision; eye modeling; finite Gaussian mixtu;

机译：贝叶斯方法；蒙特卡洛方法；计算机视觉;知识获取；抽样方法；贝叶斯因素；贝叶斯非高斯混合分析；吉布斯采样；大都市-哈斯廷斯步;蒙特卡罗模拟；计算机视觉;眼睛造型；有限高斯混合;

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