read_samples_class_gmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm (Operator)

Name

read_samples_class_gmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm — Lesen von Trainingsdaten eines Gaussian Mixture Models aus einer Datei.

Signatur

read_samples_class_gmm( : : GMMHandle, FileName : )

Beschreibung

read_samples_class_gmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm liest Trainingsmuster aus der durch FileNameFileNameFileNameFileNamefileName gegebenen Datei aus und fügt sie zu den schon in dem Gaussian Mixture Model (GMM) GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle vorhandenen Trainingsmustern hinzu. Das GMM muss zuvor mit create_class_gmmcreate_class_gmmCreateClassGmmCreateClassGmmCreateClassGmm erzeugt werden. Wie bei train_class_gmmtrain_class_gmmTrainClassGmmTrainClassGmmTrainClassGmm und write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm beschrieben, können read_samples_class_gmmread_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm, add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm und write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm dazu verwendet werden, eine Datenbank aus Trainingsmustern aufzubauen, um somit die Leistung des GMM durch erneutes Trainieren zu verbessern.

Es ist zu beachten, dass die Trainingsdaten die korrekte Dimensionalität aufweisen. Die in FileNameFileNameFileNameFileNamefileName gespeicherten Merkmalsvektoren müssen die Längen NumDimNumDimNumDimNumDimnumDim besitzen, die bei create_class_gmmcreate_class_gmmCreateClassGmmCreateClassGmmCreateClassGmm angegeben worden ist, ebenso müssen in create_class_gmmcreate_class_gmmCreateClassGmmCreateClassGmmCreateClassGmm genügend Klassen angelegt worden sein. Falls dies nicht der Fall ist, wird eine Fehlermeldung zurückgegeben.

Es können Dateien von Trainingsdaten gelesen werden die mit write_samples_class_svmwrite_samples_class_svmWriteSamplesClassSvmWriteSamplesClassSvmWriteSamplesClassSvm oder write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp erstellt wurden..

Ausführungsinformationen

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

Dieser Operator modifiziert den Zustand des folgenden Eingabeparameters:

GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle

Der Wert dieses Parameters darf nicht über mehrere Threads verwendet werden.

Parameter

GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle (input_control, Zustand wird modifiziert) class_gmm → (integer)

Handle des GMM.

FileNameFileNameFileNameFileNamefileName (input_control) filename.read → (string)

Name der Datei.

Ergebnis

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

Vorgänger

create_class_gmmcreate_class_gmmCreateClassGmmCreateClassGmmCreateClassGmm

Nachfolger

train_class_gmmtrain_class_gmmTrainClassGmmTrainClassGmmTrainClassGmm

Alternativen

add_sample_class_gmmadd_sample_class_gmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmmAddSampleClassGmm

Siehe auch

write_samples_class_gmmwrite_samples_class_gmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmmWriteSamplesClassGmm, write_samples_class_mlpwrite_samples_class_mlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlpWriteSamplesClassMlp, clear_samples_class_gmmclear_samples_class_gmmClearSamplesClassGmmClearSamplesClassGmmClearSamplesClassGmm

Modul

Foundation