基于Matlab的弓形动作识别

我的问题很简单，但我很困惑：(

我正在使用Matlab进行动作识别过程。我有10个不同的动作，每个动作有20个不同的视频，每个视频包含500个点x 350个特征的描述符（数组500x350）

在做单词发音时，假设我将每个动作的前10个视频作为训练集，那么我将有100个视频作为训练集，100个（500x350）

我的问题是如何考虑训练和测试集之间的对应关系。我的意思是：

• 列车阵列为100个单元，每个单元为[500x350]双单元，测试阵列为[100x1]双单元
• 列车阵列为双精度，[50000x350]双精度，测试阵列为[50000x1]双精度。 我的意思是我应该把每个视频都当作一个实例，或者把每个点[1x350]当作一个实例！！我不知道什么是正确的实现

非常感谢

10 action * 20 videos for each * (500*350) 

features = input for SVM for training 

感谢你的测试

1 action * 1 video * (500*350) 

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为了预测训练后的

SVM

的动作，您能否澄清您打算使用哪个学习算法和/或库？如何最好地表示您的训练数据可能取决于此。我使用的是SVM，libsvm或vlfeat。请告诉我，这如何取决于如何表示我的数据？学习函数通常期望数据以特定的方式排列，然后才能用作参数。例如，对于监督学习，一种方法可能需要两个矩阵，第一个是每行一个训练示例输入向量，第二个是每行一个输出类。如何表示输出类也可能有所不同。我不知道知道

libsvm

需要什么，但是现在你已经解释了你正在使用它，它将帮助其他人回答。我确信这是一样的。第一个数组用每行训练一个训练示例输入向量，第二个数组用每行输出类测试。我的问题是用一个示例来表示每个点？或者每个视频（500p）举个例子？这取决于你最后想如何使用模型。如果你想通过要求模型对点进行分类来使用模型，那么就使用单个点（假设这是可能的，我不确定“点”在你的数据中代表什么）。如果你想对视频进行分类，那么就将视频作为培训示例。