image-processing - 训练此数据的训练算法

Question

我在 MATLAB 工作

情节

注意 :这里绘制的数据是(i,j)位置像素的x - position轨迹FIRST 帧贯穿所有帧。这意味着第一帧 (23,87) 处的像素在序列末尾的 x-position 为 35(如图中所示) .

这里是 x_pos 的一些不同值的一些典型图 (i,j) 。 (i,j) 指的是第一个帧中位于(i,j) 处的像素，而不是所有帧中的像素

对于 (i,j) = (23 ,87)

(i,j) = (42 ,56)

(i,j) = (67 ,19)

Answer 1

所以这不是关于图像中的像素，而是更多关于移动物体，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可取。马尔可夫模型(特别是马尔可夫链和更复杂一点的隐马尔可夫模型)是它们的经典示例。

但是，由于相机不稳定，您的输入嘈杂。因此，更好的解决方案是使用 Kalman filter - 类似于 HMM 的模型，但具有明确的噪声概念。它广泛应用于机器人、导航和类似领域，根据不精确的传感器数据和历史信息来估计当前和预测车辆的 future 位置。听起来不像您需要的吗？

我对 Matlab 不是很感兴趣，但它似乎有 kalman 函数来实现上述滤波器。