get_sample_class_gmmT_get_sample_class_gmmGetSampleClassGmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmGetSampleClassGmm (Operator)

Name

get_sample_class_gmmT_get_sample_class_gmmGetSampleClassGmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmGetSampleClassGmm — Auslesen eines Trainingsmusters aus den Trainingsdaten eines Gaussian Mixture Models (GMM).

Signatur

get_sample_class_gmm( : : GMMHandle, NumSample : Features, ClassID)

Beschreibung

get_sample_class_gmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmGetSampleClassGmm liest ein Trainingsmuster, das mit add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm oder add_samples_image_class_gmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmAddSamplesImageClassGmm abgespeichert wurde, aus dem Gaussian Mixture Model (GMM) GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle aus. Der Index des auszulesenden Musters wird mit NumSampleNumSampleNumSampleNumSampleNumSamplenumSample festgelegt. Er wird ab 0 gezählt, d.h. NumSampleNumSampleNumSampleNumSampleNumSamplenumSample muss zwischen 0 und NumSamplesNumSamplesNumSamplesNumSamplesNumSamplesnumSamples - 1 liegen, wobei NumSamplesNumSamplesNumSamplesNumSamplesNumSamplesnumSamples mit get_sample_num_class_gmmget_sample_num_class_gmmGetSampleNumClassGmmget_sample_num_class_gmmGetSampleNumClassGmmGetSampleNumClassGmm bestimmt werden kann. Das Trainingsmuster wird in FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures und ClassIDClassIDClassIDClassIDClassIDclassID zurückgegeben. Dabei ist FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures ein Merkmalsvektor der Länge NumDimNumDimNumDimNumDimNumDimnumDim und ClassIDClassIDClassIDClassIDClassIDclassID dessen Klasse (siehe add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm und create_class_gmmcreate_class_gmmCreateClassGmmcreate_class_gmmCreateClassGmmCreateClassGmm).

get_sample_class_gmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmGetSampleClassGmm kann z.B. dazu verwendet werden, die Trainingsdaten mit classify_class_gmmclassify_class_gmmClassifyClassGmmclassify_class_gmmClassifyClassGmmClassifyClassGmm zu reklassifizieren, um festzustellen, welche der Trainingsmuster eventuell falsch klassifiziert werden.

Parallelisierung

Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle (input_control) class_gmm → (integer)

Handle des GMM.

NumSampleNumSampleNumSampleNumSampleNumSamplenumSample (input_control) integer → (integer)

Nummer des gespeicherten Trainingsmusters.

FeaturesFeaturesFeaturesFeaturesFeaturesfeatures (output_control) real-array → (real)

Merkmalsvektor des Trainingsmusters.

ClassIDClassIDClassIDClassIDClassIDclassID (output_control) number → (integer)

Klasse des Trainingsmusters.

Beispiel (HDevelop)

create_class_gmm (2, 2, [1,10], 'spherical', 'none', 2, 42, GMMHandle)
read_samples_class_gmm (GMMHandle, 'samples.gsf')
train_class_gmm (GMMHandle, 100, 1e-4, 'training', 1e-4, Centers, Iter)
* Reclassify the training samples
get_sample_num_class_gmm (GMMHandle, NumSamples)
for I := 0 to NumSamples-1 by 1
  get_sample_class_gmm (GMMHandle, I, Features, Class)
  classify_class_gmm (GMMHandle, Features, 2, ClassID, ClassProb,\
                      Density, KSigmaProb)
  if (not (Class == ClassProb[0]))
    * classified incorrectly
  endif
endfor
clear_class_gmm (GMMHandle)

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert get_sample_class_gmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmget_sample_class_gmmGetSampleClassGmmGetSampleClassGmm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm, add_samples_image_class_gmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmadd_samples_image_class_gmmAddSamplesImageClassGmmAddSamplesImageClassGmm, read_samples_class_gmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm, get_sample_num_class_gmmget_sample_num_class_gmmGetSampleNumClassGmmget_sample_num_class_gmmGetSampleNumClassGmmGetSampleNumClassGmm

Nachfolger

classify_class_gmmclassify_class_gmmClassifyClassGmmclassify_class_gmmClassifyClassGmmClassifyClassGmm, evaluate_class_gmmevaluate_class_gmmEvaluateClassGmmevaluate_class_gmmEvaluateClassGmmEvaluateClassGmm

Siehe auch

create_class_gmmcreate_class_gmmCreateClassGmmcreate_class_gmmCreateClassGmmCreateClassGmm

Modul

Foundation

Operatoren