Howtosignalprocessing
- ¿Cuál es la aplicación principal del modelo GMM de mezcla gaussiana)?
- ¿Qué son los algoritmos de sustracción de fondo??
- ¿Cómo puedo mejorar mi precisión GMM??
- Qué enfoque es utilizado por los modelos de mezcla gaussiana?
¿Cuál es la aplicación principal del modelo GMM de mezcla gaussiana)?
Los modelos de mezcla gaussiana se utilizan ampliamente en datos mineros, reconocimiento de patrones, aprendizaje automático y análisis estadístico. En varias aplicaciones, sus parámetros se detectan utilizando la probabilidad máxima y el algoritmo EM y se modelan como variables latentes.
¿Qué son los algoritmos de sustracción de fondo??
El método de sustracción de fondo (BSM) es uno de los enfoques más populares para detectar objetos. Este algoritmo funciona comparando partes móviles de un video con una imagen de fondo y una imagen en primer plano.
¿Cómo puedo mejorar mi precisión GMM??
Puede intentar aumentar la cantidad de componentes de mezcla. Para un problema de 3 clases, se espera que GMM convencional dé cerca del 100%. Si intenta identificar la emoción a partir de la señal del habla, intente aumentar la duración de la señal del habla durante el entrenamiento y las pruebas. Nagarajan, uso biosignal de la base de datos Mahnob-HCI.
Qué enfoque es utilizado por los modelos de mezcla gaussiana?
El objeto GaussianMixture implementa el algoritmo de maximización de expectativas (EM) para ajustar los modelos de mezcla de la mezcla de gaussianos.
