In Java implementierter Feature-Extraktionsalgorithmus und Anwendungsbeispiele

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz spielen Merkmalsextraktionsalgorithmen eine immer wichtigere Rolle bei der Datenverarbeitung und Mustererkennung. Hier stellen wir einen in Java implementierten Merkmalsextraktionsalgorithmus vor und demonstrieren seine Verwendung und Rolle anhand eines Anwendungsbeispiels.

1. Einführung in den Merkmalsextraktionsalgorithmus

Der Merkmalsextraktionsalgorithmus bezieht sich auf die Verarbeitung der Originaldaten, um repräsentative Merkmale für die anschließende Klassifizierung, Clusterung, Identifizierung und andere Vorgänge zu extrahieren. Es gibt verschiedene Algorithmen zum Extrahieren von Merkmalen. Zu den häufig verwendeten Algorithmen gehören die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die lineare Diskriminanzanalyse (LDA), das Faltungs-Neuronale Netzwerk (CNN) usw. In diesem Artikel stellen wir eine Methode zur Merkmalsextraktion vor, die auf dem LBP-Algorithmus basiert.

LBP-Algorithmus (Local Binary Pattern, lokales Binärmuster) ist ein Algorithmus zur Beschreibung der lokalen Texturmerkmale eines Bildes. Dieser Algorithmus führt hauptsächlich eine binäre Verarbeitung der umgebenden Pixel jedes Pixels im Bild durch. Die Pixel in den umgebenden Pixeln, die größer als das aktuelle Pixel sind, werden auf 1 gesetzt, andernfalls werden sie auf 0 gesetzt. Schließlich werden diese binären Ergebnisse verwendet Bilden Sie eine binäre Sequenz als LBP des Pixels. Berechnen Sie den LBP-Merkmalscode für jedes Pixel separat und verketten Sie alle Merkmalscodes zu einem Vektor, um schließlich einen repräsentativen Satz niedrigerdimensionaler Merkmalsvektoren zu erhalten.

2. In Java implementierter LBP-Feature-Extraktionsalgorithmus

Das Folgende ist der Kerncode des in Java implementierten LBP-Feature-Extraktionsalgorithmus:

public static int[] LBP(Mat src) {
    int rows = src.rows(), cols = src.cols();
    int[] result = new int[rows * cols];
    for (int i = 0; i < rows; i++) {
        for (int j = 0; j < cols; j++) {
            int[] binary = new int[8];
            int center = (int) src.get(i, j)[0];
            binary[0] = (int) src.get(i - 1, j - 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[1] = (int) src.get(i - 1, j)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[2] = (int) src.get(i - 1, j + 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[3] = (int) src.get(i, j + 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[4] = (int) src.get(i + 1, j + 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[5] = (int) src.get(i + 1, j)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[6] = (int) src.get(i + 1, j - 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[7] = (int) src.get(i, j - 1)[0] > center ? 1 : 0;

            int resultValue = 0;
            for (int k = 0; k < binary.length; k++) {
                resultValue += binary[k] * Math.pow(2, k);
            }

            result[i * cols + j] = resultValue;
        }
    }
    return result;
}

Diese Methode empfängt ein Bild vom Typ OpenCV Mat als Eingabe und führt dann die LBP-Feature-Extraktion durch it, speichert die extrahierten Features in einem eindimensionalen Array und gibt das Array zurück.

3. Anwendungsbeispiele

In praktischen Anwendungen können wir die extrahierten LBP-Merkmalsvektoren für Aufgaben wie Bilderkennung und Gesichtserkennung verwenden. Im Folgenden finden Sie ein Anwendungsbeispiel basierend auf Gesichtserkennung.

In dieser Anwendung verwenden wir zunächst den in Java implementierten LBP-Merkmalsextraktionsalgorithmus, um Merkmale aus den Trainingsdaten zu extrahieren und die extrahierten Merkmalsvektoren in der Datenbank zu speichern. Wenn die Anwendung dann das zu erkennende Gesichtsbild empfängt, extrahiert sie mithilfe des Merkmalsextraktionsalgorithmus auch dessen Merkmalsvektor und vergleicht ihn mit dem Merkmalsvektor in der Datenbank, um festzustellen, ob es sich bei der Person um eine bekannte Person handelt.

Das Folgende ist ein Beispielcode für eine auf Java basierende Gesichtserkennungsanwendung:

public String recognition(Mat src) {
    int[] feature = LBP(src);

    String result = "Unknown";

    double minDist = Double.MAX_VALUE;
    for (int[] f : features) {
        double distValue = getDist(feature, f);
        if (distValue < minDist) {
            minDist = distValue;
            result = "Person-" + String.valueOf(features.indexOf(f) + 1);
        }
    }

    return result;
}

Diese Methode empfängt das Mat-Typ-Bild von OpenCV und ruft dann den LBP-Merkmalsextraktionsalgorithmus auf, um den Merkmalsvektor des Bildes zu erhalten. Anschließend vergleicht die Methode den Merkmalsvektor mit den zuvor in der Datenbank gespeicherten Merkmalsvektoren und gibt schließlich ein Gesichtserkennungsergebnis zurück.

4. Zusammenfassung

In diesem Artikel werden ein in Java implementierter Feature-Extraktionsalgorithmus und seine Anwendungsbeispiele vorgestellt. Der Algorithmus ist einfach zu verwenden, hocheffizient und kann auf eine Vielzahl von Anwendungsszenarien angewendet werden. Wir hoffen, dass die Leser durch die Einleitung dieses Artikels Merkmalsextraktionsalgorithmen besser verstehen und anwenden können, um die Effizienz der Datenanalyse und Mustererkennung zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIn Java implementierter Feature-Extraktionsalgorithmus und Anwendungsbeispiele. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!