Howtosignalprocessing
- Was ist die Hauptanwendung des Gaußschen Mischungsmodells GMM)?
- Was sind Hintergrundsubtraktionsalgorithmen?
- Wie kann ich meine GMM -Genauigkeit verbessern??
- Welcher Ansatz wird von Gaußschen Mischungsmodellen verwendet??
Was ist die Hauptanwendung des Gaußschen Mischungsmodells GMM)?
Gaußsche Mischungsmodelle werden ausführlich in Bergbaudaten, Erkennung von Mustern, maschinellem Lernen und statistischer Analyse verwendet. In mehreren Anwendungen werden ihre Parameter unter Verwendung maximaler Wahrscheinlichkeit und EM -Algorithmus erkannt und als latente Variablen modelliert.
Was sind Hintergrundsubtraktionsalgorithmen?
Die Hintergrundsubtraktionsmethode (BSM) ist einer der beliebtesten Ansätze zum Erkennen von Objekten. Dieser Algorithmus funktioniert, indem sie bewegliche Teile eines Videos mit einem Hintergrundbild und einem Vordergrundbild verglichen.
Wie kann ich meine GMM -Genauigkeit verbessern??
Sie können versuchen, die Anzahl der Mischkomponenten zu erhöhen. Für ein 3-Klasse-Problem wird ein herkömmlicher GMM voraussichtlich fast 100% ergeben. Wenn Sie versuchen, Emotionen aus dem Sprachsignal zu identifizieren, versuchen Sie, die Dauer des Sprachsignals während des Trainings und Tests zu erhöhen. Nagarajan, ich verwende Biosignal aus der Mahnob-Hci-Datenbank.
Welcher Ansatz wird von Gaußschen Mischungsmodellen verwendet??
Das GaußsianMixture-Objekt implementiert den Algorithmus für Erwartungsmaximization (EM) für die Anpassung der Mischung von Gaussischen Modellen.
