Максимизация ожиданий в opencv
Моя проблема заключается в следующем: я должен приблизить распределение со смесью двухкомпонентной модели Гаусса.
В частности мне нужно две дисперсии двух гауссовых распределений.
В openCv я могу использовать класс EM; проблема в том, что я могу получить только две ковариационные матрицы, но не дисперсии.
Есть ли решение для того, чтобы найти значения дисперсии?
Решение
В 2D случае вы можете представить дисперсию как радиус круга. Матрица Covariavce определяет полуоси эллипса (собственные векторы (направления) и собственные значения (длины)), поэтому проблема в том, можете ли вы преобразовать эллипс в круг? Если да, то вы должны решить, каким образом вы будете это делать. Вы можете получить как радиус длинной, так и короткой оси эллипса, или вы можете найти среднее значение.
Другие решения
Других решений пока нет …