python 手势检测和追踪_用kinect和python进行手势识别:嗯学习
我想用kinect在python中做手势识别.
在阅读了一些理论之后,我认为最好的方法之一是使用隐马尔可夫模型(HMM)(baum welch或某些EM方法)和一些已知的手势数据进行无监督学习,以实现一组训练有素的HMM(每个手势一个)我想知道).
然后,我将使用训练集中的HMM进行与观测数据的最大对数似然(与维特比?)匹配的识别.
例如,我有一些手势的kinect设备记录的数据(右手坐标x,y,z)(打招呼,踢一拳,用手做一圈)我做了一些训练:
# training
known_datas = [
tuple( load_data('punch.mat'), 'PUNCH' ),
tuple( load_data('say_hello.mat'), 'HELLO' ),
tuple( load_data('do_circle_with_hands.mat'), 'CIRCLE' )
]
gestures = set()
for x, name in known_datas:
m = HMM()
m.baumWelch(x)
gestures.add(m)
然后我执行对执行max loglik的观察到的新数据的识别,并选择之前保存的手势,每个训练好的HMM具有最大loglik:
# recognition
observed = load_data('new_data.mat')
logliks = [m.viterbi(observed) for m in gestures]
print 'observed data is ', gestures[logliks.index(max(logliks))]
我的问题是:
>这件事真的很蠢吗?
>真实案例的培训数量是多少?
>每个HMM有多少个州?
>是否可以实时进行?
解决方法:
首先:这是一个非常特殊的问题,你需要一个机器学习专家.不幸的是,堆栈交换站点中没有ML等价物……也许有一天会有一个.
标签:python,machine-learning,hidden-markov-models
来源: https://codeday.me/bug/20190630/1335999.html
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