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?