問題タブ [mixture-model]

BackgroundSubtractorMOG2バックグラウンド減算を行うために使用しています。使用する混合モデルの数を次のように手動で設定しました。

実際の配合数を画面に表示して、正しく動いているか確認したい。'myModel.getParams("nmixtures")'このために、私はやなどを試しまし'myModel.bgmodelUsedModes'たが、すべて失敗しました。OpenCV2.4.5 バージョンを使用しています。GMM が使用している実際のパラメーターを取得するにはどうすればよいですか? ありがとうございました。

ガウス混合モデルを使用して対数尤度関数を推定します (パラメーターは EM アルゴリズムによって推定されます)。Matlab を使用しています ...データのサイズは 17991402*1...17991402 です。

gmdistribution.fit(X,2)を実行すると、目的の出力が得られます

しかし、k>2 に対して gmdistribution.fit(X,k)を実行すると ....コードがクラッシュし、" OUT OF MEMORY " というエラーが表示されます。オープン ソース コードも試しましたが、同じ問題が再び発生しました。誰かがここで私を助けてくれますか?..私は基本的に、このような大規模なデータセットでさまざまな数のコンポーネントを使用できるようにするコードを探しています。

ありがとう！！！

EM を使用して GMM のパラメーターを推定しています。

Matlabスクリプトを使用してEMコードを実行すると、「対数尤度」の単一の値が得られます..

ただし、opencv では、EM.train の出力は、すべてのサンプルの対数尤度値を含む行列を提供します。

単一の対数尤度値を取得するにはどうすればよいですか? すべてのサンプルのすべての対数尤度値またはすべての対数尤度値の合計の最小値を取る必要がありますか?

私は Python を初めて使用し、R で記述したモデルを Python 言語に変換するのに問題があります。リソースやコード例に関する提案があれば、それを大いに感謝します。ヘルプ ファイルなどでコードやテキストのスニペットをいくつか見たことがありますが、Python の初心者にとって十分な注釈や具体的なものはありません。次のモデルは、Royle (2004) に基づいてモデル化された N 混合存在量モデルです。空間的に複製された数から人口サイズを推定するための N 混合モデル。基本的に、それはポアソン/二項混合モデルを記述します。ここで、Z_i は湿地レベルの存在量であり、ポアソン分布を持つ確率変数として扱われます。サイト i と訪問 j で観察された繁殖数 (yij) は、インデックス パラメーター Z_i と成功パラメーター p_ij の二項分布に従います。

ヘルプ/提案をお寄せいただきありがとうございます

質問を簡単にするために、ここでダミーの問題を作成します。それぞれ 1 と 2 のラベルが付いた 2 つのトレーニング データ セットがあります。両方のトレーニング データセットは、ガウス分布の混合に従うと想定されています。Matlab ツールボックス関数 (gmdistribution.fit) を使用して、平均と共分散を簡単に推定できます。

次に、トレーニング データセット 2 と同様の MoG で作成されたと想定されるいくつかのテスト データセットがありますが、ノイズがあります。テスト データセットがトレーニング データセット 2 の MoG を使用して生成される可能性が高い確率のようなものを計算したいと思います。つまり、テスト データセットがラベル 2 を持つ可能性を取得したいと考えています。

これを行う方法を教えてください。どうもありがとう。

注意:

1. 2 つのトレーニング データセットのサイズが異なります。
2. 2 つのトレーニング データセットの分布は重複しています。
3. テスト データセットのサイズは、トレーニング データセットよりもはるかに小さいです。

いくつかの Matlab コード:

GMM を計算するために、voicebox MATLAB ツールに gaussmix 関数を適用しました。ただし、512 GMM コンポーネントに対してコードを実行すると、エラーが発生します。

ユニバーサル バックグラウンド モデル (UBM) を構築するには、1024 または 2048 の混合物が必要です。512 や 2048 などの多数の混合物の GMM を計算するための matlab コードを誰かに教えてもらえますか?

ありがとう。

EM を使用して GMM を計算するための Mapreduce の実装 (またはチュートリアル) はどこにありますか?
また、mapreduce フレームワークを使用してそれを行うことは本当に実現可能ですか?

この講義のリンクを見つけましたが、詳細な説明が含まれていません。また、データ(平均と分散)が大きい場合、マッパーからレデューサーに渡すにはどうすればよいですか?

混合ディストリビューションからサンプルを生成する必要があります

• 40% のサンプルは Gaussian (平均 = 2、標準偏差 = 8) から取得

• 20% のサンプルは Cauchy (場所 = 25、スケール = 2) からのものです。

• 40% のサンプルは Gaussian (平均 = 10、sd=6) から取得

これを行うために、私は次の関数を書きました:

そして、次のようにテストしました：

このようなヒストグラムを取得しています（これは間違っていることがわかっています）-

私は何を間違っていますか？誰でもいくつかの指針を教えてもらえますか？