2017-02-19 1 views
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Ich habe eine Reihe von geordneten 2D-Punkten, die die Form eines Mundes darstellen. Ich möchte einen Klassifikator erstellen, der feststellen kann, ob der Mund "offen" oder "geschlossen" ist. Später möchte ich weitere Formen wie "OOh" und "Eee" hinzufügen.Liste der Punkte als eine Form klassifizieren

Welche Art von Trainingsalgorithmus sollte ich für diese Art der Klassifizierung in Python/Numpy verwenden?

Im Moment habe ich die Daten in numpy wie folgt aufgebaut:

[ 
    [ [ x1a, x1b ... ], [ y1a, y1b, ...] ] 
    [ [ x2a, x2b ... ], [ y2a, y2b, ...] ] 
    ... 
] 

Alle Zeiger geschätzt. Ich benutze Python schon seit einiger Zeit, aber ich bin ziemlich neu im Umgang mit maschinellem Lernen.

Danke!

Mouth Points Poses

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Sie würden ein Trainingssatz von Bildern (oder Darstellungen) von geschlossenen und offenen Mündern benötigen, sonst wird es ziemlich schwer sein, Ihr System zu trainieren. –

Antwort

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Es gibt viele akzeptable Möglichkeiten, dies zu tun. Ich würde persönlich Keras verwenden (eine einfache Art, TensorFlow zu verwenden). Beachten Sie, dass Sie einen sehr großen Datensatz mit Beschriftungen haben müssen, damit dies funktioniert.

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Wie groß ist groß? – peeldog

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Im Bild oben hatte ich die geschlossenen und offenen Mundformen beschriftet - mein Gefühl ist, dass es ziemlich trivial sein sollte, diese auseinander zu halten. Was mich mehr interessiert, ist, wie man das auf andere Formen ausdehnt und in der Lage ist, zuverlässig zwischen ihnen zu wechseln. – peeldog

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@peeldog: Ein paar tausend, wenn Sie mehrere Tags klassifizieren (offen geschlossen und die Vokale). Aber wenn Sie nur 2 Tags verwenden und eine Genauigkeit von 80% haben, dann sollte eine Menge von 200 ausreichen. –

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