Как использовать SVM с видеоданными?

Question

Моя проблема в том, как классифицировать два действия: бег и ходьба с использованием метода SVM. Сначала у меня есть 02 видео (первое действие выполняется, второе идет), затем я преобразовал их в последовательность двоичных изображений MC и MM (я использовал обнаружение контура, т. Е. Матрицы 02 содержат только 1 и 0).

• MC : матрица измерения (120 * 160 * 65), 65 - это "количество кадров первого видео.
• ММ : матрица измерения (120 * 160 * 87), 87 - это «количество кадров 2-го видео».

Вопросы:

1. Как я могу использовать SVM? Как можно сформировать мою матрицу данных и вектор моих групп?
2. Должен ли я напрямую использовать команды matlab svmtrain, svmclassify и адаптировать их к моей проблеме, или мне нужно написать собственный код?
3. Важна ли svmsacling в моем случае?

Answer 1

, если вы хотите использовать SVM для классификации видео 1) Вам нужно выбрать дескриптор функции / s (извлечение функции). Например, если фон статичен, когда человек бежит, количество пикселей может быть больше, чем в случае, когда человек гуляет. Выбор правильных функций является наиболее важным шагом. Использование файла необработанных данных, вероятно, не будет работать. 2) Вам нужно использовать инструмент SVM. LIBSVM (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/) - один из лучших инструментов. 3) Если вы прочитаете документ (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf),, вы увидите, что масштабирование обычно улучшает производительность SVM.