基于改进混合高斯模型的人群密度估计方法

基于改进的卷积神经网络的人群密度估计贾翻连;张丽红【摘要】人群密度估计是视频监控的一个研究热点, 为了得到更为准确的估计率, 将卷积神经网络应用到人群密度估计中.卷积神经网络在特征提取时能够高效自适应学习深层次的特征, 体现了其在深度学习领域的优越性, 但在预处理时会出现振荡现象, 且卷积层与子采样层间特征图的大小匹配会影响计算速度和时间.对此, 提出离散小波变换替换卷积神经网络中的子采样层, 并对网络中的权重矩阵进行重新计算, 通过权重自适应改善预处理时的振荡现象, 提高卷积网络中特征图大小的匹配度, 并将之应用到人群密度估计, 以有效地提高数据间的相关性, 增强网络的学习能力, 提高人群密度等级分类的准确率.实验结果表明, 改进后的网络具有较好的学习及分类效果和鲁棒性, 对人群密度能够进行较为准确和快速的估计.%Crowd density estimation is a research hotspot in video surveillance.In order to get more accurate estimation rate, the convolutional neural network is applied in crowd density estimation.Convolutional neural network can efficiently and adaptively learn deep characteristics in feature extraction, which demonstrates its superiority in the field of depth learning.However, o scillation will occur in the preprocessing, and the size matching of feature map between convolutional layer and sub-sampling layer will affect the calculation speed and time.For this, we adopt discrete wavelet transform to replace the sub-sampling layer in convolutional neural network and recalculate the weight matrix in the network.The phenomenon of oscillation is improved in the preprocessing by adaptive weight, and the matching degree of feature map size in convolutionalnetwork is enhanced, which is applied in the crowd density estimation, effectively improving the data correlation and enhancing the learning ability of the network, and also increasing the accuracy of classification of crowd density level.The experiment shows that the improved network has better learning and classification effect and robustness, which can be used to estimate the population density more accurately and quickly.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2019(029)002【总页数】4页(P77-80)【关键词】人群密度;深度学习;小波变换;神经网络;权重自适应;特征提取【作者】贾翻连;张丽红【作者单位】山西大学物理电子工程学院, 山西太原 030006;山西大学物理电子工程学院, 山西太原 030006【正文语种】中文【中图分类】TP1830 引言近年来，人群密度估计成为智能视频分析的一个研究热点，并且越来越多的学者和研究人员使用基于深度学习和机器学习的各种方法研究人群密度。

基于高斯混合模型的人群异常检测
于明;郭团团
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2017(016)011
【摘要】近年来,公众场所安全问题得到了广泛关注,视频监控下的人群异常检测成为智能监控的研究热点.现实场景中的人群异常检测具有容易受到光照亮度变化影响、可能存在大量遮挡以及人群密度大等研究难点.提出一种基于高斯混合模型的人群异常检测方法,能有效应用于复杂的室外场景.首先通过预处理阶段求得视频帧的感兴趣区域(ROI),再在感兴趣区域中计算人群光流,并在此基础上融合SIFT特征,利用图像分块提取特征.对不同分块建立对应的高斯混合模型,进而用模型判断特征点是否属于异常事件.实验结果证明,该方法对于UMN数据库中人群的四散奔跑以及UCSD数据库中人行横道上出现汽车和自行车等异常事件有较高的识别率.【总页数】8页(P114-120,封2)
【作者】于明;郭团团
【作者单位】河北工业大学计算机科学与软件学院 ,天津300401;河北工业大学计算机科学与软件学院 ,天津300401
【正文语种】中文
【中图分类】TP319
【相关文献】
1.基于社会力异常检测改进算法的人群行为模型 [J], 卢丽;许源平;卢军;黄健;张朝龙;王晶
2.基于光流共生矩阵的人群行为异常检测 [J], 曾庆山;宋庆祥;范明莉
3.基于场景相似性和光流的人群异常检测方法 [J], 马国祥; 杨文忠; 温杰彬; 姚苗; 秦旭
4.基于高斯混合模型的受引导人群疏散研究 [J], 刘天宇;杨晓霞;张纪会;赵逸群;周美琦
5.基于高斯混合模型的人群异常检测 [J], 于明;郭团团
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基于高斯混合模型的人群聚集检测算法研究随着城市化进程的不断加速，人口越来越多的聚集在城市中心区域，城市人口密度越来越大，城市道路拥挤，那么对于城市管理者和安全人员而言，如何有效地检测和管理人群聚集成为一项十分重要的任务。

本文将探讨基于高斯混合模型的人群聚集检测算法。

一、研究背景随着科技的不断进步和社会的不断发展，城市中的公共场所越来越多，城市中心区的人口也越来越密集。

如何有效识别人群的聚集，监控公共场所的人流量和密度，以及保障人民的人身安全，成为安全管理和城市规划中的重要研究领域。

二、高斯混合模型高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一个概率模型，它试图用多个高斯分布的线性组合来描述数据分布。

在GMM中，每个高斯分布称为一个“成分”，其参数由均值向量和协方差矩阵组成。

GMM通过最大化似然函数来估计模型参数。

三、人群聚集检测算法目前，较为成熟的人群聚集检测算法基于背景减法，该方法采用一个背景模型来提取前景，从而检测人群聚集。

但是，该方法对于场景变化敏感，处理效果可能不稳定。

为此，本文采用GMM实现人群聚集检测，旨在提高算法的鲁棒性。

该算法具体实现步骤如下：1. 采集视频数据并提取每一帧图像。

2. 对每一帧图像进行GMM背景建模，得到前景掩模。

3. 对前景掩模进行形态学操作，包括膨胀、腐蚀等操作，去除噪声和孔洞。

4. 对前景掩模进行连通域分析，得到若干个人群聚集区域。

5. 对聚集区域进行特征提取，包括人数、面积、中心点等。

6. 根据特征值判断人群聚集情况，如人数超过界限、面积超过阈值或密度过高等情况均可视为聚集。

四、实验结果为验证算法效果，采用UCSD数据集进行实验。

该数据集包含人群聚集场景视频，包括早高峰、中午和傍晚等不同场景。

实验结果显示，基于GMM的人群聚集检测算法具有较高的准确性和鲁棒性，能够有效地监测人群聚集情况，更为稳定而且效率更高。

五、总结人群聚集检测算法是一项十分重要的研究领域。

基于可变矩形框的人群密度数值估计算法研究刘曼;彭月平;姜源【摘要】Crowd density estimation under the public scene monitoring is an important part of public security management,in order to improve real-time and accuracy of crowd density estimation in the video monitoring,put forward an improved gaussian mixture background modeling to extract the foreground and use the size with the target edge variable rectangular box on the crowd to identify areas instead of the traditional edge pixels and foreground pixels,fitting by the least squares method to estimate the number and the actual number of linear relationship,using the average relative error and mean absolute error to compare the analysis quantitatively.The experimental results show that:compared with statistics based on edge pixels and compared with threshold segmentation algorithm of pixel statistics,the algorithm can directly statistic the number of crowd effectively,estimating the number of people in video images more accurately,and the error is minimum.%公共场景监控下的人群密度估计已经是公共安全管理中的一个重要环节.为了提高对视频监控中人群密度估计的实时性和准确率,提出一种改进的混合高斯背景建模进行前景提取,并用大小随目标边缘可变的矩形框对人群目标进行圈定以代替传统的边缘像素数和前景像素数;通过最小二乘法拟合估计人数和实际人数的线性关系,使用平均相对误差和平均绝对误差进行定量对比分析.实验结果表明:与基于边缘像素统计和阈值分割像素统计的算法相比,该算法能够直接统计出有效人数,较为准确的估计出视频图像中的人群数目,且误差最低.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)017【总页数】6页(P266-271)【关键词】视频图像;混合高斯背景建模;人群密度估计;矩形框【作者】刘曼;彭月平;姜源【作者单位】武警工程大学,西安710086;武警工程大学,西安710086;武警工程大学,西安710086【正文语种】中文【中图分类】T391.41近几年来，由于人群密度过大引起的大规模群体性踩踏事件急剧飙升，这无疑是公共场所下安全问题所面临的极大挑战。

基于高斯混合模型的人群异常检测作者：于明郭团团来源：《软件导刊》2017年第11期摘要：近年来，公众场所安全问题得到了广泛关注，视频监控下的人群异常检测成为智能监控的研究热点。

现实场景中的人群异常检测具有容易受到光照亮度变化影响、可能存在大量遮挡以及人群密度大等研究难点。

提出一种基于高斯混合模型的人群异常检测方法，能有效应用于复杂的室外场景。

首先通过预处理阶段求得视频帧的感兴趣区域（ROI），再在感兴趣区域中计算人群光流，并在此基础上融合SIFT特征，利用图像分块提取特征。

对不同分块建立对应的高斯混合模型，进而用模型判断特征点是否属于异常事件。

实验结果证明，该方法对于UMN数据库中人群的四散奔跑以及UCSD数据库中人行横道上出现汽车和自行车等异常事件有较高的识别率。

关键词关键词：人群异常检测；感兴趣区域；SIFT特征；光流法；高斯混合模型DOIDOI：10.11907/rjdk.171847中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）0110114070引言近年来，人群异常检测在智能监控视频中扮演着越来越重要的角色。

异常本身是指行为不规则、不寻常、偏离正常类型，例如摔倒、斗殴、逆行、闯入禁止区域等[1]。

因此，在不同应用上，异常定义方式不同。

本文在监控视频场景下对异常的定义是低概率发生的事件，或者是出现次数很少的事件[23]。

面对监控视频中的高密度人群场景，异常检测面临着3大挑战：①异常与正常定义比较模糊；②高密度人群中存在遮挡情况，行为动作难以分析；③视频监控场景具有多样性，以及视频监控角度不同造成区域运动大小不一致。

由于存在这些挑战，导致传统的行人动作分析技术不能直接用于人群异常检测，而人群异常检测又在保障公众场所人身安全上具有重要意义，所以异常检测成为热门的研究方向，一系列检测方法被不断提出。

大量相关方法都指出，现实场景具有时间和空间两个特性，异常也具有这两个特性，通常将异常分为时间异常事件和空间异常事件。

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。

与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。

与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k 个值{1,…,k}可以选取。

而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。

由此可以得到联合分布。

整个模型简单描述为对于每个样例，我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个，然后根据所对应的k个多值高斯分布中的一个生成样例，。

整个过程称作混合高斯模型。

注意的是这里的仍然是隐含随机变量。

模型中还有三个变量和。

最大似然估计为。

对数化后如下：这个式子的最大值是不能通过前面使用的求导数为0的方法解决的，因为求的结果不是close form。

但是假设我们知道了每个样例的，那么上式可以简化为：这时候我们再来对和进行求导得到：就是样本类别中的比率。

是类别为j的样本特征均值，是类别为j的样例的特征的协方差矩阵。

实际上，当知道后，最大似然估计就近似于高斯判别分析模型（Gaussian discriminant analysis model）了。

所不同的是GDA中类别y是伯努利分布，而这里的z是多项式分布，还有这里的每个样例都有不同的协方差矩阵，而GDA中认为只有一个。

之前我们是假设给定了，实际上是不知道的。

那么怎么办呢？考虑之前提到的EM的思想，第一步是猜测隐含类别变量z，第二步是更新其他参数，以获得最大的最大似然估计。

用到这里就是：循环下面步骤，直到收敛：{（E步）对于每一个i和j，计算（M步），更新参数：}在E步中，我们将其他参数看作常量，计算的后验概率，也就是估计隐含类别变量。

估计好后，利用上面的公式重新计算其他参数，计算好后发现最大化最大似然估计时，值又不对了，需要重新计算，周而复始，直至收敛。

基于可变形高斯核的训练数据生成的人群计数方法
陈树骏
【期刊名称】《现代信息科技》
【年(卷),期】2024(8)10
【摘要】人群计数作为计算机视觉和模式识别任务中重要的子课题,在智能监控中发挥着极其重要的作用。

对于被严重遮挡的月牙形人头,传统高斯核生成方法找到
的月牙形视觉中心严重偏离人类标注的完整圆形中心,导致算法在训练中不易收敛。

针对严重遮挡情况下的人群计数误差问题,提出一种基于可变形高斯核的训练数据
生成的人群计数方法,对基于人类标定结果生成的高斯核的形状、角度和位置进行
高效调整,从而提升算法的收敛性和精度。

实验结果表明,该方法可以显著提升人群
计数的性能。

【总页数】5页(P37-41)
【作者】陈树骏
【作者单位】通号通信信息集团有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4;TP183
【相关文献】
1.基于改进高斯核度量和KPCA的数据聚类新方法
2.基于可变形部件模型的人群
计数方法3.基于嫦娥二号CCD数据的核线影像生成方法4.基于POS数据的核线
影像生成方法5.基于生成对抗网络的恶意域名训练数据生成方法
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基于混合高斯建模和纹理特征提取的人数统计方法研究张朋;温宏愿【摘要】针对密集人群环境中行人相互遮挡造成人数难以准确统计问题,提出了一种基于混合高斯模型和图像纹理特征提取的人数密度统计方法.首先通过混合高斯建模提取前景图像,其次通过线性内插权重来进行透视矫正,最后通过构造和提取能量、对比度、熵和相关性四个特征参数进行人数统计.结果表明在不同的测试环境下系统的准确率在90%以上,达到人群密度监控的基本要求.%In view of the difficulty of accurately counting the number of pedestrians in dense crowd environment, this paper proposes a population density statistics method based on Gaussian mixture model and image texture feature extraction. Firstly, the foreground image is extracted by means of Gaussian mixture modeling. Secondly, the orthographic correction is performed by linear interpolation weights. Finally, the population statistics are constructed by constructing and extracting the four characteristic parameters of energy, contrast, entropy and correlation. The results show that the accuracy of the system is more than 90% in different test environment, to achieve the basic requirements of population density monitoring.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2018(037)010【总页数】2页(P235-236)【关键词】人群密度估计;特征向量;混合高斯建模;透视矫正【作者】张朋;温宏愿【作者单位】南京理工大学泰州科技学院,泰州225300;南京理工大学泰州科技学院,泰州225300【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 引言随着视频监控技术的快速发展，采用视频图像处理技术可以为公共场所如：车站、商场、公园等大型提供人群密度估计，为安全管理及社会经济效益提供准确的数据依据。

一种改进的高斯混合概率假设密度滤波器高斯混合概率假设密度滤波器（GMM-PHD）是一种常用于目标跟踪的滤波器，它是基于高斯混合模型的概率假设密度（PHD）滤波器的改进版本。

GMM-PHD滤波器可以更准确地估计目标的数量和位置，适用于复杂的目标跟踪场景。

本文将介绍GMM-PHD滤波器的基本原理和现有的改进方法，探讨其在目标跟踪中的应用和未来的发展方向。

二、现有的改进方法目前，已经有一些改进的方法被应用到了GMM-PHD滤波器中，以进一步提高其性能和适用范围。

其中比较常见的改进方法包括：引入目标动态模型、加入目标运动模式信息、优化目标权重更新规则等。

这些改进方法可以有效地提高GMM-PHD滤波器的目标跟踪精度和鲁棒性，适用于更复杂的目标跟踪场景。

三、GMM-PHD滤波器在目标跟踪中的应用GMM-PHD滤波器在目标跟踪中有着广泛的应用，特别是在无人机、自动驾驶、智能监控等领域。

由于其对目标数量和位置进行了准确的估计，GMM-PHD滤波器可以帮助系统实时地对目标进行跟踪和定位，从而提高了系统的性能和可靠性。

GMM-PHD滤波器还可以应用于多目标跟踪、多传感器融合等复杂场景，为现代智能系统的发展提供了重要支持。

四、未来的发展方向尽管GMM-PHD滤波器在目标跟踪中已经取得了不错的效果，但是在面对一些新的挑战时，仍然存在着一些不足之处。

未来，可以进一步完善GMM-PHD滤波器的理论基础，提出更有效的算法来解决复杂的目标跟踪问题。

还可以结合深度学习、强化学习等新的技术手段，以提高GMM-PHD滤波器的性能和适用范围。

未来的发展方向是将GMM-PHD滤波器应用于更广泛的领域，并不断提高其目标跟踪的精度和鲁棒性。

使用计算机视觉技术进行人群计数的方法与工具人群计数是指利用计算机视觉技术对人群数量进行精确估计的过程。

随着城市化进程的加速和人口规模的增长，人群计数在城市规划、交通管理、安防监控等领域起着重要作用。

本文将介绍人群计数的方法和常用工具，以助于读者更好地理解和应用这一技术。

一、方法1. 静态图像计数方法：这种方法适用于通过静态图像统计人群数量。

常见的方法包括基于人头检测、基于人体姿态识别和基于密度估计。

- 基于人头检测：该方法通过人头检测算法识别图像中的人头，然后根据人头数量估计人群数量。

常用的算法包括Haar级联、HOG+SVM和深度学习算法。

- 基于人体姿态识别：该方法通过识别人体的姿态信息，如肩膀、手臂等，来估计人群数量。

常用的算法包括人体关键点检测和姿态估计。

- 基于密度估计：该方法通过对人群密度进行估计来得到人群数量。

常见的算法有高斯过程回归和基于深度学习的CSRNet。

2. 动态视频计数方法：这种方法适用于通过视频流统计人群数量。

常见的方法包括基于背景建模、基于运动检测和基于深度学习的方法。

- 基于背景建模：该方法通过对视频帧进行背景建模，然后对前景目标进行分割和计数。

常用的背景建模算法有高斯混合模型和自适应背景建模算法。

- 基于运动检测：该方法通过检测视频中的运动目标来进行计数。

常见的运动检测算法有光流法和帧差法。

- 基于深度学习：该方法通过使用深度学习模型来对视频中的人群进行检测和计数。

常用的深度学习模型有YOLO、SSD和Faster R-CNN。

二、工具1. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理函数，可以用于人群计数任务中的静态图像计数和动态视频计数。

它支持多种编程语言，如C++、Python和Java。

2. Dlib：Dlib是一个功能强大的C++开源库，包含了很多机器学习和计算机视觉算法，可以用于人群计数中的人头检测、姿态估计和运动检测等任务。

基于改进粒子群的密度聚类算法混合矩阵估计
刘成浩;张晓林;孙溶辰;李铭
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2024(46)7
【摘要】针对混合矩阵估计算法中传统的噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法需要人为设定邻域半径以及核心点数这一问题,提出双约束粒子群优化(double constrained particle swarm optimization,DCPSO)算法,对DBSCAN算法的邻域半径参数进行寻优,将得到的最优参数作为DBSCAN算法的参数输入,然后计算聚类中心,完成混合矩阵估计。

针对基于距离排序的源信号数目估计算法存在依靠经验参数的选取且不具备噪声点剔除能力的问题,提出了最大距离排序算法。

实验结果表明,所提算法较相应的对比算法皆有提升,源信号数目估计准确率较原算法提高近40%,混合矩阵估计的误差较对比算法提升3 dB以上,且所提算法在收敛速度上优于原算法。

【总页数】9页(P2211-2219)
【作者】刘成浩;张晓林;孙溶辰;李铭
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.基于密度的空间聚类与霍夫变换相结合的欠定盲源分离混合矩阵估计
2.一种改进的FCM聚类算法的混合矩阵估计
3.基于粒子群改进的自适应核密度估计算法的江苏省地面气温分析
4.基于密度结构分析的改进FCM混合矩阵估计
5.基于方向密度检测与霍夫变换的混合矩阵估计
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基于模式识别的人群计数算法研究人群计数是指在给定的场景中，通过计算图像或视频中的人物数量，从而了解人群的密集程度。

随着计算机视觉技术的发展，基于模式识别的人群计数算法得到了广泛的应用和研究。

本文将探讨基于模式识别的人群计数算法的原理和应用，并介绍一些常用的算法和技术。

一、算法原理基于模式识别的人群计数算法主要通过对图像或视频进行分析和处理，从中提取有关人群数量的特征。

具体而言，该算法可以分为以下几个步骤：1. 图像预处理：对于给定的图像或视频，首先需要进行预处理以减少噪声和干扰。

常用的预处理方法包括灰度化、图像平滑和边缘检测等。

2. 人体检测：在预处理之后，需要对图像或视频中的人体进行检测。

目前，常用的人体检测算法有基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。

3. 特征提取：人体检测之后，需要提取有关人群数量的特征。

常用的特征包括人体的位置、尺寸和方向等。

此外，还可以利用纹理、颜色和形状等特征来进行计数。

4. 计数方法：根据提取的特征，可以采用不同的计数方法来确定人群数量。

常见的计数方法有区域分割法、密度估计法和聚类方法等。

二、应用领域基于模式识别的人群计数算法在各种应用领域中具有广泛的应用。

1. 安防监控：人群计数算法可以用于安防监控系统中，实时检测并计数监控区域内的人群数量。

通过监测人群密集程度，可以提高安全性和管理效率。

2. 城市交通：人群计数算法可以应用于城市交通管理中，监测和计数行人、车辆等交通参与者。

这有助于实时了解交通状况，并优化交通信号控制系统。

3. 商业分析：人群计数算法可以用于商业分析，帮助商家了解客流量和人群分布。

通过分析人群的行为和偏好，可以进行精准的市场定位和销售策略。

三、常用算法和技术在基于模式识别的人群计数算法中，有一些常用的算法和技术被广泛应用。

1. 基于密度估计的算法：该算法通过在给定区域内估计人的密度来进行计数。

常见的方法有高斯混合模型（GMM）和核密度估计法等。

高斯混合模型在机器学习中的应用与改进随着人工智能的飞速发展，机器学习在各个领域不断地得到应用和发展。

其中，高斯混合模型作为一种重要的概率模型，在聚类、密度估计、图像处理等方面被广泛应用。

本文将深入探讨高斯混合模型在机器学习中的应用和改进。

一、什么是高斯混合模型？高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种概率模型，基于正态分布（高斯分布）来描述数据。

它假设数据集由多个子群体组成，每个子群体都服从一个独立的高斯分布。

这些子群体的数量、大小、均值和方差都是未知的，需要通过最大化似然函数来估计参数。

在形式上，高斯混合模型可以表示为：$$ p(x) = \sum_{k=1}^{K}\pi_k N(x|\mu_k,\Sigma_k) $$其中，$K$表示子群体的数量，$\pi_k$表示第$k$个子群体的权重，$N(x|\mu_k,\Sigma_k)$表示均值为$\mu_k$，协方差为$\Sigma_k$的$k$个高斯函数；$x$表示数据点。

二、高斯混合模型在机器学习中的应用1. 聚类高斯混合模型具有很好的聚类效果，通过最大化似然函数来确定每个数据点属于哪个子群体，从而达到聚类的目的。

在实际应用中，高斯混合模型被广泛运用于图像分割、语音识别、信号处理等领域。

例如，在图像处理中，通过GMM聚类可以有效地将图像分割成水平、竖直和斜向的颜色条纹，从而方便后续的图像分析和处理。

2. 密度估计高斯混合模型的另一个重要应用是密度估计。

通过找到最佳的高斯混合模型，可以对数据集的分布进行建模和拟合，从而实现密度估计。

在实际应用中，高斯混合模型被广泛运用于模式识别、异常检测、图像增强等领域。

例如，在模式识别中，通过高斯混合模型可以对图像进行特征提取和分类，从而实现模式识别。

三、高斯混合模型的改进高斯混合模型作为一种经典的统计学习方法，与日俱增的应用带来了一些新问题。

下面我们将介绍一些相关的改进方法。

一种基于高斯混合模型的说话人识别的有效评分算法摘要：这篇文章提出了一个新的算法，该算法用以降低识别一个用高斯混合说话人模型框架的识别方法的计算复杂度。

应用于整个观察序列是已知的，我们举例说明了不可能的说话人模型的快速精简可以通过记录观测向量时间的序列来更新每个说话人模型的累积概率。

整体的方法是集成到一个光束的搜索策略和用于减少识别说话人的时间，当需要识别的说话人语音信息是从138人的YOHO 语料库中提取时，这种方式通过在标准的全搜索方法140的一个因素和标准的光束搜索方法的六倍的一个因素来实现，。

一、介绍通过语音识别说话人的能力在最近的文献中备受关注。

说话人识别的应用和认证包括银行电话，计算机安全，以及获得对因特网的安全文件。

在基于GMM 模型的说话人识别中，该模型被证明与现有的技术相比，能够提供优越的性能。

比如说，低至0.7%的错误率已经被报道，该数据是从YOHO 语料库采样的总共138个说话人的8千赫语音。

然而，由于试验材料的数量和长度的增加，导致进行识别的计算成本也随之大幅增加。

这篇文章通过提出的新方法用于降低说话人识别的计算复杂的问题，该方法用光束搜索修剪一新的观测序列重排来实现。

二、基于高斯混合模型的说话人识别在高斯混合模型的说话人识别中，语音用特征化的帧同步观测向量来表示：。

典型的帧速率是以10毫秒，三维特征从以每个帧瞬间为中心的重叠分析窗口提取。

在识别过程中，该系统由一系列从S 模型中提取的说话人的观测向量X 来表示。

说话人识别由说话人模型决定，该模型发现在说话人中后验概率最大化，设为(1)利用Bayes 规则，（1）可以表示为(2)假设每个说话人模型同样是可能的，并指出对所有机型相同，识别任务可以概括为寻找 (3) 其中被假定为模拟多变量高斯分布的混合物，,其中和分别代表混合物质量，均值向量和协方差矩阵第个分布。

在式（3）中，观测值被认为是统计独立的，因此时间信息不进行编码的模式。