6

人間の行動認識に使用する分類子 (ガウス混合モデル) を作成する必要があります。ビデオの 4 つのデータセットがあり、それぞれに認識したい 12 のアクションが含まれています。そのうちの 3 つをトレーニング セットとして、1 つをテスト セットとして選択します。フレームごとに、私が観察した 907 個の特徴を抽出します。GM モデルをトレーニング セットに適用する前に、PCA を実行します。したがって、50 個のコンポーネントのみを考慮します。

各アクションの 1 つのクラスターで GM モデルを構築します。

gm = gmdistribution.fit(data, cluster_num, 'Options', options, 'CovType','diagonal','Regularize', 1e-10, 'SharedCov', true);

ここで、クラスタリングがうまく機能したかどうか、またはデータが誤って分類されているかどうかを理解するために、視覚的なフィードバックが必要です。

このようなものがある可能性はありますか? ここに画像の説明を入力

4

1 に答える 1

11

私はこれらを作成するために書いたコードの近くにはいませんが、どの関数を見る価値があるかは覚えています。

ここからplot_gaussian_ellipsiodから始めます。さらに追加gmdistributionezcontourて、次のようにすることができます。

ここに画像の説明を入力してください

または、3Dデータの場合、plot3およびを使用できplot_gaussian_ellipsiodます。

ここに画像の説明を入力してください

于 2012-09-27T21:50:44.720 に答える