私はビデオからの人間の行動認識に取り組んでいます。
次の方法でSVMとランダムフォレスト分類器を実験したいと思います。
- 入力動画の各画像から特徴ベクトルを個別に計算します。
- トレーニングの場合：トレーニングビデオの各画像の特徴ベクトルは、それが属するビデオのラベルと同じラベルで使用されます
- テストの場合（多数決を使用）：テストビデオを分類するために、そのすべての画像が個別に分類され、そのラベルに投票します。テストビデオのラベルとして、投票数が最も多いラベルが選択されます。
これをWekaに実装したいと思います。私は検索しましたが、異なる分類子を組み合わせるためにのみ使用できるWekaの投票のみを見つけました（私が望む方法ではありません）。