Смещенный вывод наивного байесовского классификатора?

Я использую Emgu CV для реализации метода машинного обучения в C# для классификации пикселей. моего изображения на 3 разные категории.

Пока все работает идеально, но проблема в том, что он полностью автоматический. Я хочу сделать его полуавтоматическим, что означает, что пользователь может «придать вес» каждому из этих трех результатов. Это должно дать пользователю возможность хорошо настроить результат.

Есть идеи как?

Первое, о чем я могу подумать, это фактически изменить вход таким образом, чтобы он имел смещение к одному из выходов (например, сделать его более красным, изменив красный канал). Но я думал, что, возможно, есть общий способ сделать это, о котором я не знаю.

Спасибо.


person Mo Valipour    schedule 01.07.2011    source источник


Ответы (1)


Обычно вы делаете это, адаптируя априорные вероятности в правиле классификации (то, что вы получаете из гауссовых распределений, является вероятностью), но кажется, что реализация в emgucv не позволяет вам это сделать.

person etarion    schedule 01.07.2011