Моя задача - распознавать жесты. Я хочу сделать это, обучив машину опорных векторов, используя функции, извлеченные в результате выполнения PCA (Анализ основных компонентов).
Но я немного запутался в процедуре.
Пройдя по разным статьям, я разобрался с этими шагами.
- Возьмите 'd' количество изображений (n * n) одного и того же жеста.
- Преобразуйте каждое n * n изображение в строку сиглы.
- Формируем матрицу порядка d * (n * n).
- Вычислить собственные значения и собственные векторы.
- Используйте верхние собственные векторы k для формирования подпространства.
- Проецирование изображения из исходного измерения n * n в измерение 'k'.
Вопрос:
1) У меня есть набор из 100 жестов, и выполнение выше 6 шагов даст мне 100 подпространств. Мой тест должен быть выполнен на видео в реальном времени, чтобы определить, к какому классу относится жест. На какое подпространство я проецирую каждый видеокадр уменьшить размер для подачи его в классификатор?
Заранее спасибо.