데이터 분류:크기의 훈련 및 테스트 벡터

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문제

내가 있는 응용 프로그램 여부를 결정한 인간은 handwaving 실행,또는 도보에 적합합니다.아이디어가 분단되는 행동을 말 handwave,그 자세이다.말

예;

for human1:pose7-pose3-pose7-..... represents handwave
for human3:pose1-pose7-pose1-..... represents handwave
for human7:pose1-pose1-pose7-..... represents handwave
for human20:pose3-pose7-pose7-..... represents handwave

for human1 pose11-pose33-pose77-..... represents walking
for human2 pose31-pose33-pose77-..... represents walking
for human3 pose11-pose77-pose77-..... represents walking
for human20 pose11-pose33-pose11-..... represents walking

고 내가 사용하는 상기 벡터에 대한 교육 SVM 와 신경망에서 Matlab..

지금 나는 테스트와 함께 그것은 테스트 이미지입니다.다시 내가 세그먼트는 포즈에 대한 테스트 이미지입니다.

에 대한 벡터 크기의 시험하고 훈련에서 설정 MATLAB;SVM 와 신경망이 필요합 같은 벡터 크기입니다.하여 작동하도록;
면 추가 0(가정 그리아 pose0-는 잘못된 자세)만들기 위해,동일한 크기가 정말 좋은 성과가 있습니다.
는 경우를 복사한 초기 포즈를 처음에 추가로 그들을 끝까지 크기가 동일한 성능을 감소합니다.

예를 들어,

train set: pose1-pose2-pose4-pose7-pose2-pose4-pose7
(1st method)test set: pose3-pose1-pose4-0-0-0-0 or
(2nd method)test set: pose3-pose1-pose4-pose3-pose1-pose4-pose3

제가 기대하는 것을 더 잘 분류와 2 번째 방법은 이후에 추가된 값은 실제 값에 대한 자세이다.지 pose0 하지 않은 진정한 포즈입니다.

당신이 어떤 아이디어가 있습니까?감사

도움이 되었습니까?

해결책

귀하의 경우에는,당신의 데이터 컬렉션으로 구성된 경우 각각의 번호와의 특징(자세 슬롯으로,PoseSlot1,PoseSlot2,...,PoseSlotN),그리고 클래스 가치(손을 흔드,실행 또는 걷).

귀하의 문제는 숫자의 기능은 동일하지 않는 모든 클래스,즉 실행은 7 포즈를 걷는 동안에는 3 포즈니다.

하는 표준 방법을 다루는 이런 종류의 문제점을 표시하는 것입니다 이러한 빈 슬롯에 의해 측값, 고 가정하면,기계 학습 알고리즘을 처리할 수 없는 값입니다.

f1     f2    f3    f4    f5    f6    f7    class
-------------------------------------------------
pose1,pose2,pose4,pose7,pose2,pose4,pose7,running
pose3,pose1,pose4,    ?,    ?,    ?,    ?,walking

지금은 첫 번째 방법은 사용의 추가 pose0 은 단순화를 사용하여 ? 누락된 값(과 유사한 추가하는 새로운 자세를 나타내 누락된 값 대신에 명시적 ? 값)

다른 방법으로 반복되는 값은 실제로 만듭 문제를 보다는 오히려 하나로 해결하는 경우 당신은 그것에 대해 생각합니다..당신은 효과를 만들기 상관관계 기능,그리고 당신도 알다시피,대부분의 기계 학습 알고리즘 작품에서 최고의 독립적인 설정 기능(일반적으로 해결에 의해 수행하는 기능 선택으로 사전 처리 단계)

다른 팁

나는 생각하지 않는 불합리한 더 나은 성능을 얻으려면에서 당신의 첫 번째 방법입니다.나는 가정을 의미하는 더 나은 성능으로서 더 나은 분류하고 있습니다.에 대한 이유는 내가 가정이 될 것이라고 handwaving 시퀀스는 일반적으로 짧습니다.따라서,당신은 채우기"잘못된"즈 당신이 그것을 많이 쉽게 구별하여 다른 작업을 의미하는지 여부에는 잘못된 포즈는 것보다 실제 포 그들이 포함됩니다.

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