read_samples_class_gmmT_read_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm (Operator)
Name
read_samples_class_gmmT_read_samples_class_gmmReadSamplesClassGmmReadSamplesClassGmm
— Lesen von Trainingsdaten eines Gaussian Mixture Models aus einer
Datei.
Signatur
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:
Während der Ausführung dieses Operators muss der Zugriff auf den Wert dieses Parameters synchronisiert werden, wenn er über mehrere Threads hinweg verwendet wird.
Parameter
GMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandleGMMHandle
(input_control, Zustand wird modifiziert) class_gmm →
HClassGmm, HTupleHTupleHtuple (handle) (IntPtr) (HHandle) (handle)
Handle des GMM.
FileNameFileNameFileNameFileNamefileName
(input_control) filename.read →
HTupleHTupleHtuple (string) (string) (HString) (char*)
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