영상신호처리-과제5

목차

I. 과제 설명

II. 소스분석
1)OnBayesClassifier 설명
2)Compute_Covariance_Matrix
3)Apply_Bayes_Classifier

III. 실행화면

IV. 결과 및 토의

본문내용

-OnBayesClassifier
void CHomework::OnBayesClassifier()
{
//8가지종류의물체를인식
int i, nfeat = 20, nclass = 8, Num[8], **Confuse;//벡터의수는20개클래스의수는8개
double **Feature[8], *Mean[8], **Cov[8], Determinant[8];

for (i=0; i<nclass; i++) {//i번째 클래스의 메모리를 할당
//하나의 종류(class)에대해
Feature[i] = dmatrix(1000, nfeat);//하나의 클래스에 1000개의 사진이 있다고 가정, 한 개의사진당 특징량은20개(1000X20)
Cov[i] = dmatrix(nfeat, nfeat);//하나의 클래스의 특징벡터들의 공분산을 저장하는벡터(20X20)
Mean[i] = (double *)malloc(sizeof(double)*nfeat);//하나의 클래스의 20종류 특징량들 각각의 평균을 저장하는 행렬(1X20)
}

//파일로부터 데이터를 읽어온다.
Read_Feature("c:\\pr.dat", Feature, Num); //파일을읽어서Feature 에저장한다 Num에는i번째 클래스의 데이터의 갯수가 들어간다.

for (i=0; i<nclass; i++) {//i번째 클래스의 각 피쳐에 대해
Compute_Mean_Vector(Feature[i], Num[i], Mean[i], nfeat);//평균벡터(1X20)를계산
Compute_Covariance_Matrix(Feature[i], Num[i], Mean[i], Cov[i], nfeat);//공분산벡터(20X20)를계산

참고 자료

없음