Saya memiliki beberapa pertanyaan tentang pengurangan latar belakang dengan model campuran Gaussian (GMM)

1. Apa aplikasi utama model campuran Gaussian GMM)?
2. Apa itu algoritma pengurangan latar belakang?
3. Bagaimana cara meningkatkan akurasi GMM saya?
4. Pendekatan mana yang digunakan oleh model campuran Gaussian?

Apa aplikasi utama model campuran Gaussian GMM)?

Model campuran Gaussian secara luas digunakan dalam data penambangan, pengakuan pola, pembelajaran mesin, dan analisis statistik. Dalam beberapa aplikasi, parameternya terdeteksi menggunakan kemungkinan maksimal dan algoritma EM dan dimodelkan sebagai variabel laten.

Apa itu algoritma pengurangan latar belakang?

Metode Pengurangan Latar Belakang (BSM) adalah salah satu pendekatan paling populer untuk mendeteksi objek. Algoritma ini berfungsi dengan membandingkan bagian yang bergerak dari video dengan gambar latar belakang dan gambar latar depan.

Bagaimana cara meningkatkan akurasi GMM saya?

Anda dapat mencoba meningkatkan jumlah komponen campuran. Untuk masalah 3-kelas, GMM konvensional diharapkan memberikan hampir 100%. Jika Anda mencoba mengidentifikasi emosi dari sinyal bicara, cobalah meningkatkan durasi sinyal bicara selama pelatihan dan pengujian. Nagarajan, saya menggunakan biosignal dari database Mahnob-HCI.

Pendekatan mana yang digunakan oleh model campuran Gaussian?

Objek GaussianMixture mengimplementasikan algoritma ekspektasi-maksimisasi (EM) untuk pemasangan model campuran-Gaussian.