Mam kilka pytań dotyczących odejmowania w tle z modelem mieszanki gaussowskiej (GMM)

1. Jakie jest główne zastosowanie modelu mieszanki Gaussa GMM)?
2. Co to jest algorytmy odejmowania tła?
3. Jak mogę poprawić dokładność GMM?
4. Które podejście są stosowane przez modele mieszanki Gaussa?

Jakie jest główne zastosowanie modelu mieszanki Gaussa GMM)?

Modele mieszanki Gaussa są szeroko wykorzystywane w danych wydobywczych, rozpoznawaniu wzorów, uczeniu maszynowym i analizie statystycznej. W kilku aplikacjach ich parametry są wykrywane przy użyciu maksymalnego prawdopodobieństwa i algorytmu EM i są modelowane jako zmienne utajone.

Co to jest algorytmy odejmowania tła?

Metoda odejmowania tła (BSM) jest jednym z najpopularniejszych podejść do wykrywania obiektów. Ten algorytm działa poprzez porównanie ruchomych części wideo z obrazem tła i obrazu pierwszego planu.

Jak mogę poprawić dokładność GMM?

Możesz spróbować zwiększyć liczbę elementów mieszanki. W przypadku problemu z 3 klasami, oczekuje się, że konwencjonalny GMM da blisko 100%. Jeśli spróbujesz zidentyfikować emocje na podstawie sygnału mowy, spróbuj zwiększyć czas trwania sygnału mowy podczas treningu i testowania. Nagarajan, używam biosignal z bazy danych Mahnob-HCI.

Które podejście są stosowane przez modele mieszanki Gaussa?

Obiekt Gaussianmixture implementuje algorytm oczekiwania maksymalizacji (EM) dla dopasowania modeli mieszanki gaussa.