层次分析matlab代码-HDM:基于骨骼的动作识别的层次动态模型

时间:2021-05-23 15:50:00
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文件名称:层次分析matlab代码-HDM:基于骨骼的动作识别的层次动态模型
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更新时间:2021-05-23 15:50:00
系统开源 层次分析matlab代码分层动态模型(HDM) 分层动态模型(HDM)是一种概率动态模型,它明确地对动态数据中的空间和时间变化进行建模。 时间变化从两个方面进行处理。 首先,我们采用了一种概率持续时间机制,可以在活动的每个阶段灵活地进行速度调整。 其次,活动的不同阶段之间的转换是通过不同隐藏状态之间的转换概率来建模的。 空间变化是通过概率分布对每个单独框架中的观测值进行建模的。 为了进一步提高处理类内变异的能力,我们遵循贝叶斯框架扩展模型,方法是允许参数在数据之间变化,从而产生层次结构。 如何使用 该存储库为分类任务提供了HDM的实现。 它包括以下关键组件: 超参数学习 贝叶斯推理(仅通过Matlab进行的Gibbs采样) 分类 不确定性分析 要执行1-3,请在Matlab中运行“ script_data_classification_hdm.m”脚本(R2016a及更高版本),然后按照命令窗口中的提示选择可用的数据集。 要执行4,请在运行1-3后在Matlab中运行“ script_classification_uncertainty.m”。 依存关系 贝叶斯网络工具箱(BNT) 相

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