【发布时间】:2018-10-02 13:01:27
【问题描述】:
我有一组非线性数据。数据是视频中不同对象/点的 X & Y 坐标(即视频中所有帧中相同对象的 x&y 像素坐标。)在一帧中绘制值时,我得到一个非线性如图所示。
我想为这个图形成一个方程,这样,如果我在这个框架中有一个已知的 X 坐标,那么可以使用这个方程获得相应的 Y 坐标。(有点预测新位置,我不确定这个想法正确与否)
或
如果这个想法不合逻辑,您能否提出一些可行的建议,以便我可以使用这些数据预测新对象的位置。
非常感谢任何帮助或新想法。
我的数据示例如下:
X Y
----------
214 182
830 185
1451 173
219 554
1453 548
214 941
830 934
1455 942
213 190
829 193
1450 181
218 561
1452 555
214 945
830 938
1455 946
213 190
828 193
1451 182
219 560
1452 554
214 945
830 938
1455 946
213 190
829 193
1450 181
219 556
1453 550
215 936
830 929
1455 937
我在每一帧中选择了9个对象,所以前9个数据集属于一帧,以此类推..
【问题讨论】:
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如果您正在开发一个人或一个物体,并且您希望在以后的实验中每次都有相同的行为,您可以使用
genetic algorithm来提高数据质量,以使用超过 9 个点进行预测。 -
如果您只想使用该数据处理一次数据,首先您必须预测哪种曲线应该适合数据。例如如果数据应该适合圆锥图,则不应依赖线性方程。首先确定您的数据是线性、多项式、圆锥曲线还是法式曲线
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数据不是线性的。如果我绘制点,我将得到一个矩形,因为我以这种方式(矩形形状)选择了点。
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矩形没有呈现逻辑函数(您无法预测图表垂直部分的值)。那么为什么示例图表似乎不是线性的?
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这些数据看起来有点乱。但它们似乎形成了八个集群。你能描述一下这些数据代表什么吗?没有先验知识,几乎不可能拟合任何合理的东西。
标签: math image-processing prediction