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숨겨진 마코프 모델을 처음 사용합니다. 주요 아이디어를 이해하고 더 많은 이해를 돕기 위해 일부 Matlab 내장 HMM 함수를 시도했습니다. 일련의 관찰 및 해당 상태가있는 경우 예 : seq = 2 6 6 1 4 1 1 1 5 4 states = 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 및 I 전이와 방출 확률 행렬을 계

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숨겨진 마르코프 모델로 손 모양 분석

현재 동적 제스처 인식 시스템에서 작업 중입니다. 나는 손 모양의 곡률 특징을 선택했다. 지금 나는 손 윤곽 곡률의 각도 목록을 얻을 수 있습니다. 문제는 내가 다음에해야 할 일과 함께 붙어 있습니다. 내가 찾는 수많은 문헌에 거의 정보가 없습니다. 제스처/자세 당이 각도 세트는 처리 된 출력물을 분류하기 위해 숨겨진 마르코프 모델에 전달하기 전에 "처리"

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숨겨진 마르코프 모델 도구 : Jahmm 나는 기계 학습에 초보자입니다

, 나는 HMM에 대해 읽어하지만, 난 여전히 몇 가지 질문이 있습니다 기계 학습에 대한 HMM을 적용하는 방법을 초기을 할 수 , 방출 및 전이 확률이 얻어 질 것인가? 현재 HMM을 통해 분류하고 싶은 손의 각도로 구성된 값 집합이 있는데, 첫 단계는 무엇입니까? HMM (ForwardBackward, Baum-Welch 및 Viterbi)에는 세 가지

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Kinect 기반 제스처 인식을위한 HMM 구축

나는 개념 상 문제가 있습니다. 제스처 인식을 위해 Kinect를 사용하는 프로그램을 만들고 있습니다. 제스처 데이터가 카테고리 (서클, 스 와이프 등)로 나뉘어져 있습니다. 지금은 한 손만을 분석합니다. 나는 모든 프레임 (30fps)을 기록합니다. (*) 데이터를 이산 및 위치 독립적으로 만들기 위해 연속 점 간의 각도를 계산합니다. 이제 제스처 유형마

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(mn * mn) 행렬을 제공하기 위해 전이 행렬 (m * m) * (n * n)의 요소 현명한 곱을 효율적으로 계산

모양의 입력 행렬 X와 Y를 각각 고려하십시오 . 출력으로 우리는 (mn, mn) 형태 행렬을 주어서 두 행렬의 해당 엔트리를 곱해야합니다. 이 두 행렬 X와 Y는 전이 행렬을 나타냅니다. 다음 예제는 필요한 출력을 보여줍니다. 여기서 X는 3 * 3 행렬이고 Y는 2 * 2 행렬입니다. def transition_multiply(X,Y): num

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손 제스처/자세 인식을위한 피쳐 추출 방법

현재 수화 인식 응용 프로그램을 개발 중입니다. 여기서는 숨겨진 마코프 모델을 분류 단계로 사용하고 있습니다. 즉, 제스처/자세를 분류하여 관련 편지 또는 단어. 나는 현재 손을 감지하고있는 첫 단계를 완료했습니다. 손 볼록 선체 볼록 결함 경계 회전 손 중심 : 현재 I는 I와 같은 내 기계 학습 단계에 사용할 수있는 파라미터 (특성)의 번호를 얻을 수있

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숨겨진 마코프 모델의 다음 상태는 이전 한 상태에만 의존합니까? 이전 n 개 상태는 어떻습니까?

저는 프로토 타입 프레임 워크를 만들고 있습니다. 는 기본적으로 나는 그에 대한 몇 가지 센서 데이터를 기반으로 각 개인의 라이프 스타일을위한 모델 또는 프로파일을 생성 할 필요가 등 GPS, 운동, 심장 박동, 주변 환경 측정, 온도 제안 된 모델로/그녀, 또는 프로파일은 개인의 라이프 스타일 패턴에 대한 지식 표현입니다. 가능성이있는 그래프 일 수도 있

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Matlabs Hidden Markov Model을 사용하여 예측을 수행하는 방법은 무엇입니까? (Statistics Toolbox)

통계 패키지의 hmmtrain-function을 사용하여 matlab에서 HMM을 교육했습니다. hmmdecode과 t_0과 t_1 사이에 주어진 증거를 사용하여 필터링 및 스무딩을 수행하여 t_0과 t_1 사이의 가능한 상태에 대한 사후 분포를 계산할 수 있습니다. 이제까지의 모든 증거를 토대로 t_1 이후의 상태에 대한 사후 분포를 계산하려고합니다. 이

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마르코프 모델은

나는 숨겨진 마르코프 모델에 새로운 다음과 같은 문제를 모델링하는 가장 좋은 방법이 무엇인지 알아 내려고 해요. 숨겨진 마코프 모델과 마찬가지로 시퀀스의 다음 상태와이 상태가 가져올 가치에 관심이 있습니다. 그러나 상태는 알고 있고 숨겨져 있지 않습니다. 답변에 많은 감사드립니다.

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데이터에서 HMM 작성

Hidden Markov Models에 문제가 있습니다. 제스처 인식을 위해 에 Kinect에 앱을 쓰고 있습니다 (간단한 제스처는 스 와이프, 웨이브, 서클 등입니다). 제스처 레코딩 시스템을 작성한 후, 점 사이의 속도를 계산하는 피쳐 추출기를 만들었고 방향의 수 (쌍의 점 사이의 각도)도 계산했습니다. 코드 워드가있는 코드북을 만들었 기 때문에 간단한