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hmm模型matlab代码-SIFTSE:基于语义的HMM人体扫描路径估计
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2021-05-27
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hmm模型matlab代码伦敦证券交易所 此回购包含用于人类扫描路径估计的模型中语义(基于HMM)组件的Matlab实现。 完整的模型在论文“使用hmms的基于语义的人体扫描路径估计”中提出(刘,慧英,徐东,黄庆明,李文,徐敏和史蒂芬·林,在ICCV 2013中)。 该代码已使用Smith-Waterman序列比对算法在数据集JUDD和NUSEF上进行了测试。 结果与本文报道的结果有所不同(见下文)。 但是,这些差异可能由以下原因解释: 在原始实现中,观察向量(可视单词的包)被归一化为总和1。在此实现中,未对这些向量进行归一化,因为我们找不到该操作的任何理由。 根据其内容的描述,从NUSEF数据集中手动提取了已测试实现的两个数据集NUSEF-face和NUSEF-portrait(请参见下文)(有关详细信息,请参见Ramanathan,Subramanian等)等人:“用于图像显着性检测的眼部固定数据库。” ECCV 2010)。 HMM已使用以下一组元参数进行了测试:码本大小= 10、7个隐藏状态以及20的扫描路径长度。在搜索参数之后,还在原始论文中选择了这些参数。 下面是两个模型的
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SIFTSE-master.zip (20个子文件)
SIFTSE-master
hmm_b.m 191B
makepath.m 821B
constants.m 341B
makepath_alt.m 873B
hmm_e.m 665B
hmm_em.m 2KB
LICENSE 1KB
desc2word.m 295B
fixpaths
BGU300_features.m 964B
JUDD_samples.m 2KB
scores.m 1KB
vis_states.m 3KB
cross_validate.m 3KB
JUDD_features.m 788B
BGU300_samples.m 3KB
NUSEF_features.m 774B
NUSEF_samples.m 2KB
reg2bovw.m 978B
SIFTSE_Results.png 53KB
README.md 2KB
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