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스켈레톤 이동을 기반으로 한 사용자 제스처를 감지하는 데 필요한 알고리즘은 무엇입니까? 내가 알고있는 것들은 다음과 같습니다 : a) 숨겨진 마코프 모델. HMM에 입력 할 손 위치, 팔꿈치 각도 등과 같은 HMM 매개 변수의 수를 정의합니다. 그런 다음 제스처를 충분히 신뢰할 수있을 때까지 매개 변수를 조정하여 시스템을 훈련 시키십시오. 나는 이것이 Wi

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숨겨진 마르코프 모델

HMM을 시작하고 싶지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 여기 사람들이 내게 몇 가지 기본적인 지침을 줄 수 있습니까? 단순한 이론 그 이상으로, 저는 많은 실습을 좋아합니다. 따라서 리소스를 선호 할 것입니다. 리소스를 사용하면 텍스트가 아닌 학습 내용을 확인할 수있는 작은 코드 조각을 작성할 수 있습니다.

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프로그램의 오류 코드 확인 - 특히 HTK 툴킷

HCopy 및 HVite과 같은 구성 요소를 HTK 구성 요소로 호출하여 텍스트의 전화 수준 경계를 계산하는 bash 스크립트가 있습니다. 작업이 성공했는지 어떻게 확인할 수 있습니까? 나는 다음을 시도 : ./findWordBoundary.sh <input args> |& tee run.log 위의 방법이 작동하지 않습니다. HTK 유틸리티가 출력하는 모

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바텀 - 웰치 알고리즘 (pos tagger)

모두. 나는 pos tagger를 훈련시키는 Baum-Welch 알고리즘을 사용하고 있습니다. 그것은 완전히 감독되지 않은 방식입니다. 여기에 문제가 있습니다 : 레이블 결과를 얻었을 때 일련의 숫자 만 나타납니다. 어떤 라벨이 VV, NN, DT인지 알 수 없습니다. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까?

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HTK (숨겨진 마르코프 툴킷)가있는 C/C++ 코드 예제

HTK를 시작하려고합니다. 복사본을 가져 와서 컴파일하고 책을 움켜 쥐었습니다. 심각한 것은 아닙니다. 책을 읽고 꽤 오랫동안 인터넷을 검색 한 후에 중요한 부분 인 HTKLib에 대한 설명서가 표시되지 않습니다. 모든 것이 모든 HTK 툴 프로그램 (스크립트 가능한 명령 행 인터페이스 도구)에 대해 가장 작은 세부 사항으로 설명되어 있지만 실제로 lib를

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1 인칭 슈팅 게임에서 FSM 대신 숨겨진 마코프 모델

저는 FSM을 사용하여 FPS를 구현 한 코스 프로젝트에서 작업했으며, 게임의 2 차원 뷰를 보여주고 봇과 플레이어와 서클을 사용했습니다. . 봇의 동작은 결정적이었습니다. 예를 들어 봇의 상태가 임계 값 아래로 떨어지고 플레이어가 표시되면 봇은 도망칩니다. 그렇지 않으면 건강 팩을 찾습니다. 그러나이 경우 봇은 우리가 이미 결정한 규칙에 기반하여 의사 결

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숨겨진 마르코프 모델 및 조건부 랜덤 필드에 대한 혼동

숨겨진 마르코프 모델 및 조건부 임의 필드에 대해 약간 혼란 스럽습니다. 나는 그들이 감독되거나 감독되지 않은 학습 방법 인 이드를 알고 싶습니까? 감사합니다.

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NLP 기술을 사용하여 숙어를 가려내고 다른 일반적인 문구와 구별을 설정하는 방법은 무엇입니까?

"to", "and"와 같은 단순한 일반 문구와 "pick up", "fall in love", " 붉은 청어 ","막 다른 골목 "? HMM은 사전 없이도 성공할 수있는 기법이 있습니까? 예를 들어 HMM은 대규모 코로나를 훈련합니까? 또는 혼자서 또는 한정된 관용어 구에서 나오는 단어 대 거의 모든 단어와 함께 발생할 수있는 "난잡한"단어를 무시하거나

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가변 길이 훈련 시퀀스에 scikits.learn.hmm.GaussianHMM 피팅

다른 길이의 훈련 시퀀스에 scikits.learn.hmm.GaussianHMM을 맞추고 싶습니다. 그러나 맞추기 방법을 사용하면 길이가 다른 시퀀스를 사용하지 않아도됩니다. obs = np.asanyarray(obs) 동일한 모양의 배열 목록에서만 작동합니다. 진행 방법에 대한 힌트가있는 사람이 있습니까?