Advertisement
Guest User

Untitled

a guest
May 27th, 2016
52
0
Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
text 1.46 KB | None | 0 0
  1. %--------------------------------------------------------------------------
  2. %------------------- Metody systemowe i decyzyjne -----------------------
  3. %--------------------------------------------------------------------------
  4. % Zadanie 4: Rozpoznawanie znaków
  5. % autorzy: A. Gonczarek, P. Klukowski, J.M. Tomczak, S. Zaręba, M. Zięba
  6. % 2016
  7. %--------------------------------------------------------------------------
  8.  
  9. function y = predict(X)
  10. % Funkcja pobiera macierz przykładów zapisanych w macierzy X (o wymiarach
  11. % NxD) i zwraca wektor y (o wymiarach Nx1), gdzie każdy element jest z
  12. % zakresu {1,...,36} i oznacza cyfrę rozpoznaną na danym przykładzie.
  13.  
  14. [N D] = size(X);
  15. y = zeros(N,1);
  16.  
  17. %--------------------------------------------------------------------------
  18. %--------------------- TUTAJ WLASNA IMPLEMENTACJA -------------------------
  19.  
  20. % X - macierz obserwacji NxD
  21. % w - wektor parametrow modelu Dx1
  22. %
  23.  
  24. %--------------------------------------------------------------------------
  25. %--------------------- TUTAJ WLASNA IMPLEMENTACJA -------------------------
  26. %--------------------------------------------------------------------------
  27. % musimy miec omega
  28. load('wynikwdotestow.mat', 'wynik');
  29. w=wynik;
  30. %ekstraktujemy cechy
  31. fi=ekstrakcjaHOG(X);
  32. %fi=X;
  33. w=w';
  34. pom=fi*w;
  35. gora=exp(pom);
  36. gorap=repmat(sum(gora,2),1,36);
  37. ostp=gora./gorap;
  38.  
  39. [~,y] = max(ostp,[],2);
  40.  
  41.  
  42.  
  43. %--------------------------------------------------------------------------
  44.  
  45. end
Advertisement
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Advertisement