[인공지능] 제스처인식(알파벳인식)알고리즘

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[인공지능] 제스처인식(알파벳인식)알고리즘에 대한 보고서 자료입니다.

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본문내용

#include
#include
#include
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define TRAIN_ROW 4276 // train의 레코드개수
#define TRAIN_COL 300 // train의 acc,zyr의 총 퓨처개수
#define TEST_ROW 1068 // test의 레코드개수
#define TEST_COL 300 // test의 acc,zyr의 총 퓨처개수
#define NUMBEROFK 11 // XNN()에서 k의 개수
#define ADVAN 1.7 // 6개의 퓨처의 가산치
#define HANDI 0.4 // 6개의 퓨처의 감산치

/* 각 그래프의 위아래 높이를 하나의 기준으로 통일시키는 함수 */
void Nomalize(float **, float **);
/* train data의 노이즈를 제거하고 각 퓨처당(acc,zyr x y z) 샘플링을 50개 300개씩 한다 */
void CutTrain(float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **);
/* test data의 노이즈를 제거하고 각 퓨처당(acc,zyr x y z) 샘플링을 50개 300개씩 한다 */
void CutTest(float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **);
/* 각 퓨처 300개의 평균, 분산을 구하는 함수 (프로그램에서는 쓰이지 않는다) */
void ReturnFunc(float **, char *, float func[][TRAIN_COL][2], char charfunc[], float var[][6]);
/* 평균의 차이로 문자를 비교하는 함수 (프로그램에서는 쓰이지 않는다 */
void EvalOfAve(float **, float func[][TRAIN_COL][2], char charfunc[], float baseofave[TEST_ROW][26]);
/* k-nn(Range를 기준으로) 포함되는 알파벳의 누적값을 저장하는 함수 */
void XNN(float **, char *, float **, int baseofnn[TEST_ROW][26], float var[][6]);
/* 상위 2개의 알파벳을 k-nn응용으로 비교하여 최종값을 저장하는 함수 */
void ReturnTestAnswer(float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, float **, char *, int baseofnn[TEST_ROW][26], char *);

int main() {
int i, j, k, count = 0, i_temp;
float f_temp;
char c_temp;
int baseofnn[TEST_ROW][26];
float func[26][TRAIN_COL][2], var[26][6], baseofave[TEST_ROW][26];
char charfunc[26];
float **train = (float **)malloc(sizeof(float *) * TRAIN_ROW);
float **test = (float **)malloc(sizeof(float *) * TEST_ROW);
float **nomaltrain = (float **)malloc(sizeof(float *) * TRAIN_ROW);
float **nomaltest = (float **)malloc(sizeof(float *) * TEST_ROW);
float **accx300 = (float **)malloc(sizeof(float *) * TRAIN_ROW);
float **accy300 = (float **)malloc(sizeof(float *) * TRAIN_ROW);
float **accz300 = (float **)malloc(sizeof(float *) * TRAIN_ROW);
float **gyrx300 = (float **)malloc(sizeof(float *) * TRAIN_ROW);
float **gyry300 = (float **)malloc(sizeof(float *) * TRAIN_ROW);
float **gyrz300 = (float **)malloc(sizeof(float *) * TRAIN_ROW);
float **accxtest = (float **)malloc(sizeof(float *) * TEST_ROW);
float **accytest = (float **)malloc(sizeof(float *) * TEST_ROW);
float **accztest = (float **)malloc(sizeof(float *) * TEST_ROW);
float **gyrxtest = (float **)malloc(sizeof(float *) * TEST_ROW);
float **gyrytest = (float **)malloc(sizeof(float *) * TEST_ROW);
float **gyrztest = (float **)malloc(sizeof(float *) * TEST_ROW);
char *train_answer = (char *)malloc(sizeof(char) * TRAIN_ROW);
char *test_answer = (char *)malloc(sizeof(char) * TEST_ROW);

키워드

인공지능,   data mining,   데이타 마이닝,   제스처인식,   패턴인식,   알파벳인식