Saya mempunyai beberapa soalan mengenai penolakan latar belakang dengan model campuran Gaussian (GMM)

1. Apakah aplikasi utama Model Gaussian Model GMM)?
2. Apakah algoritma penolakan latar belakang?
3. Bagaimana saya dapat meningkatkan ketepatan GMM saya?
4. Pendekatan mana yang digunakan oleh model campuran Gaussian?

Apakah aplikasi utama Model Gaussian Model GMM)?

Model campuran Gaussian digunakan secara meluas dalam data perlombongan, pengiktirafan corak, pembelajaran mesin, dan analisis statistik. Dalam beberapa aplikasi, parameter mereka dikesan menggunakan kemungkinan maksimum dan algoritma EM dan dimodelkan sebagai pembolehubah laten.

Apakah algoritma penolakan latar belakang?

Kaedah penolakan latar belakang (BSM) adalah salah satu pendekatan yang paling popular untuk mengesan objek. Algoritma ini berfungsi dengan membandingkan bahagian bergerak video ke imej latar belakang dan imej latar depan.

Bagaimana saya dapat meningkatkan ketepatan GMM saya?

Anda boleh mencuba meningkatkan bilangan komponen campuran. Untuk masalah 3-kelas, GMM konvensional dijangka memberi hampir 100%. Sekiranya anda cuba mengenal pasti emosi dari isyarat pertuturan, cuba tingkatkan tempoh isyarat ucapan semasa latihan dan ujian. Nagarajan, saya menggunakan Biosignal dari pangkalan data Mahnob-HCI.

Pendekatan mana yang digunakan oleh model campuran Gaussian?

Objek GaussianMixture melaksanakan algoritma jangkaan (EM) untuk model campuran-of-Gaussian yang sesuai.