训练算法来训练这些数据

Question

我在MATLAB工作

PLots

注意事项：在这里，所绘制的数据是位于FIRST帧的像素位置的x - position在所有帧中的跟踪。这意味着在第一帧(23,87)处的像素在序列的末尾具有x-position为35 (在图中可见)。

以下是一些不同的x_pos值的典型(i,j)图。(i,j)指的是第一帧中的(i,j)像素，而不是所有帧的像素。

对于(i,j) = (23 ,87)

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(i,j) = (42 ,56)

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(i,j) = (67 ,19)

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Answer 1

所以它不是关于图像中的像素，而是更多关于移动对象，这使得任务更容易处理。您的数据确实是时间序列，因此时间感知算法更好。马尔可夫模型(特别是马尔可夫链和更复杂的隐马尔可夫模型)就是它们的典型例子。

但是，由于摄像机不稳定，您的输入是有噪音的。因此，更好的解决方案是使用类似于HMMs的Kalman filter模型，但要有明确的噪声概念。基于不精确的传感器数据和历史信息，在机器人、导航和类似领域中广泛应用于车辆的电流估计和未来位置预测。听起来不像你想要的吗？

我不太喜欢Matlab，但它似乎有实现上述过滤器的kalman函数。