Для извлечения набора функций в вашем проекте необходима часть обнаружения функций. Это будет функция Matlab, генерирующая выходной массив или матрицу с функциями. Чтобы узнать, какой из отпусков генерирует эти функции, вам нужно будет пометить данные строками. В Matlab есть структуры для хранения данных и текста, подобные приведенной в этом примере, взятые из PRtools:
> struct(A)
ans =
data: [100x3 double]
lablist: {2x4 cell}
nlab: [100x1 double]
labtype: 'leave1'
targets: []
featlab: [3x2 char]
featdom: {[] [] []}
prior: []
cost: []
objsize: 100
featsize: 3
ident: [100x1 struct]
version: {[1x1 struct] '21-Jul-2007 15:16:57'}
name: []
user: []
Объекты могут быть, например, значениями пикселей, поэтому они будут храниться внутри массива. Это простая задача, но сначала вам нужно немного прочитать по теме.
Основная проблема будет заключаться в выборе обучающего набора и тестового набора (признаков) для выбранного вами классификатора. Это будет зависеть от того, сколько функций вы используете, насколько они похожи, и от многих вещей, о которых вы не можете знать априори, поэтому вам придется экспериментировать с различными наборами для обучения / тестирования и конфигурациями функций.
Для этой цели в Matlab Design есть набор инструментов, поэтому попробуйте: PRtoolbox.
Удачи.
person
Jav_Rock
schedule
23.01.2012
x = imread('file.png'); Y = zeros([30 size(x)]); Y(1,:,:,:) = x;
. - person Chris Taylor   schedule 23.01.2012