비디오 데이터와 함께 SVM을 사용하는 방법은 무엇입니까?

Question

내 문제는 SVM 방법을 사용하여 달리기와 걷기의 두 가지 작업을 분류하는 방법입니다. 먼저 02 비디오가 있습니다 (첫 번째 작업이 실행 중이고 두 번째 워크가 진행 중입니다). 그런 다음이를 이진 이미지 MC와 MM의 시퀀스로 변환했습니다 (예 : 윤곽 검출을 사용했습니다 : 02 행렬에는 1 및 0).

• MC은 : 측정 매트릭스 (* 65 120 * 160)이고, 65는 제 비디오 프레임의 수 "이고
• MM :.되는 차원의 행렬 (120 * 160 * 87), 87은 "두 번째 비디오의 프레임 수입니다.

문제 :

1. 어떻게 SVM을 사용할 수 있습니까? 데이터 매트릭스와 그룹을 어떻게 형성 할 수 있습니까?
2. svmtrain, svmclassify의 MATLAB 명령을 직접 사용하고 내 문제에 적응시켜야합니까? 아니면 자체 코드를 작성해야합니까?
3. 제 경우에는 svmsacling이 중요합니까?

Answer 1

SVM을 사용하여 동영상을 분류하려는 경우 1) 기능 설명자/s (기능 추출)를 선택해야합니다. 예를 들어, 배경이 정적 인 경우, 사람이 움직일 때, 픽셀의 수가 사람이 걷는 경우보다 클 수 있습니다. 적절한 기능을 선택하는 것이 가장 중요한 단계입니다. 원시 데이터 파일을 사용하면 아마도 작동하지 않을 것입니다. 2) svm 도구를 사용해야합니다. LIBSVM (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/)은 최고의 도구 중 하나입니다. 3)이 문서 (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf)를 읽으면 스케일링이 대개 SVM 성능을 향상시키는 것을 알 수 있습니다.