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模式识别 - 处理多演示样例学习(MIL)特征(matlab)
阅读量:6087 次
发布时间:2019-06-20

本文共 1079 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

处理多演示样例学习(MIL)特征(matlab)

本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/27206325

多演示样例学习(MIL)特征(features)包括, "演示样例编号+视频编号+标签+特征"的形式;

须要组成多演示样例学习特定包的形式, 每个元胞是一个多演示样例包, 后面一位是标签, 即"特征包+标签"的形式;

代码:

%author @ C.L.Wang%time @ 2014.5.27%matlab @ R2012a%% 载入数据clc, clear;features = load('ViolenceMILFeatures.txt');%% 提取多演示样例包head = features(:,1:3); % 头部信息video_vector = features(:,2); % 视频名称total_num = size(unique(video_vector),1);video_cell = cell(total_num,2);for video_num = 1:total_num    temp = find(video_vector==video_num);    video_cell{video_num,1} = features(temp(1,1):temp(end,1),4:end);    video_cell{video_num,2} = features(temp(1,1),3);end%% 分类训练和測试negative_train_features = video_cell(1:(total_num/4), :);negative_test_features = video_cell((total_num/4+1):(total_num*2/4), :);positive_train_features = video_cell((total_num*2/4+1):(total_num*3/4), :);positive_test_features = video_cell((total_num*3/4+1):end, :);train_features = [positive_train_features; negative_train_features]; %整合训练test_features = [positive_test_features; negative_test_features]; %整合測试

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