Evolutionäre Algorithmen für die zielgerichtete Optimierung pdfsubject

62 5. Evaluierung
a) b) c)
Abbildung 5.6: Gesten in verschiedenen Substreams. (a) Handverdeckung / Stream 01.
(b) Zeigegeste / Stream 02. (c) Starfish / Stream 02.
Systems wurde anhand von elf Parametern durch den genetischen Algorithmus
beeinflusst. Das Optimierungsverfahren verwendete eine Population mit 20 Individuen,
die sich über 50 Generationen entwickeln. Die Fitnessberechnung wurde
nur einmal für jedes Individuum durchgeführt. Die Entwicklung des mittleren
Fehlerwertes (euklidisches Distanzmaß µ Seq ) über alle Individuen einer Generation
ist in der folgenden Abbildung rechts dargestellt:
Parameter
Mittelwert
Anz. Partikel 1170,24 ± 64,40
Anz. Meanshift 4,17 ± 0,65
Sigma Edge 1,31 ± 0,39
Sigma Ridge 0,95 ± 0,07
Sigma Mean 143,14 ± 67,02
Sigma Plateau 82,32 ± 11,14
Sigma Skin 2,80 ± 0,52
Edge Import. 3,81 ± 0,62
Ridge Import. 7,66 ± 0,36
Mean Import. 7,42 ± 0,45
Skin Import. 6,82 ± 0,86
Fehler [mm]
550
500
450
400
350
300
250
200
150
10 20 30 40 50
Generation
Beste Konfiguration in Generation 27
Mittlerer Fehler: 244,13 mm
Nach ca. 30 Generationen scheint eine Sättigung der Fitness stattzufinden, ein
(möglicherweise lokales) Minimum ist erreicht. Das Minimum in den gemittelten
Fehlerwerten der Generationen ist in der 27. Generation mit einem Fehler von
244,13 mm pro Marker und Frame erreicht. Die Parameterwerte der Individuen in
dieser Generation werden gemittelt und sind in der Tabelle oben links dargestellt.
5.3.2 Drei Bildsequenzen
In der zweiten Optimierung wurden alle drei in dem vorherigen Abschnitt vorgestellte
Bildsequenzen verwendet. Die Populationsgröße beträgt 50 Individuen
und die Fitness wird neun Mal für jedes Individuum berechnet, so dass jedes Individuum
durchschnittlich drei Mal auf einem Stream die Posturen schätzt; die
Zuweisung der Individuen zu den Streams erfolgt zufällig, wenn mehrere Streams
zur Auswahl stehen.
Im Gegensatz zu der Optimierung auf einer Bildsequenz werden hier nur die
Importance- und Sigma-Parameter optimiert; die Anzahl der Partikel wird auf