Algorithme d'extraction de fonctionnalités et exemples d'application implémentés en Java

Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, les algorithmes d'extraction de caractéristiques jouent un rôle de plus en plus important dans le traitement des données et la reconnaissance de formes. Ici, nous présenterons un algorithme d'extraction de fonctionnalités implémenté en Java et démontrerons son utilisation et son rôle à travers un exemple d'application.

1. Introduction à l'algorithme d'extraction de caractéristiques

L'algorithme d'extraction de caractéristiques fait référence au traitement des données d'origine pour extraire des caractéristiques représentatives pour la classification, le regroupement, l'identification et d'autres opérations ultérieures. Il existe différents algorithmes pour extraire des caractéristiques, et les plus couramment utilisés incluent l'analyse en composantes principales (ACP), l'analyse discriminante linéaire (LDA), le réseau neuronal convolutif (CNN), etc. Dans cet article, nous présenterons une méthode d'extraction de fonctionnalités basée sur l'algorithme LBP.

L'algorithme LBP (Local Binary Pattern, modèle binaire local) est un algorithme utilisé pour décrire les caractéristiques de texture locales d'une image. Cet algorithme effectue principalement un traitement binaire sur les pixels environnants de chaque pixel de l'image. Les pixels des pixels environnants qui sont plus grands que le pixel actuel sont mis à 1, sinon ils sont mis à 0. Enfin, ces résultats binaires sont utilisés pour. former une séquence binaire en tant que LBP du code de fonctionnalité. Calculez son code de caractéristique LBP pour chaque pixel séparément et concaténez tous les codes de caractéristiques en un vecteur, obtenant finalement un ensemble représentatif de vecteurs de caractéristiques de dimension inférieure.

2. Algorithme d'extraction de fonctionnalités LBP implémenté en Java

Voici le code de base de l'algorithme d'extraction de fonctionnalités LBP implémenté en Java :

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;
}

Cette méthode reçoit une image de type OpenCV Mat en entrée, puis effectue une extraction de fonctionnalités LBP sur it , stocke les fonctionnalités extraites dans un tableau unidimensionnel et renvoie le tableau.

3. Exemples d'application

Dans des applications pratiques, nous pouvons utiliser les vecteurs de caractéristiques LBP extraits pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et la reconnaissance faciale. Ce qui suit est un exemple d'application basé sur la reconnaissance faciale.

Dans cette application, nous utilisons d'abord l'algorithme d'extraction de fonctionnalités LBP implémenté en Java pour extraire les fonctionnalités des données d'entraînement et stocker les vecteurs de fonctionnalités extraits dans la base de données. Ensuite, lorsque l'application reçoit l'image du visage à reconnaître, elle utilise également l'algorithme d'extraction de caractéristiques pour extraire son vecteur de caractéristiques et le compare avec le vecteur de caractéristiques de la base de données pour déterminer si la personne est une personne connue.

Ce qui suit est un exemple de code pour une application de reconnaissance faciale basée sur Java :

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;
}

Cette méthode reçoit l'image de type OpenCV Mat, puis appelle l'algorithme d'extraction de caractéristiques LBP pour obtenir le vecteur caractéristique de l'image. Ensuite, le procédé compare le vecteur de caractéristiques aux vecteurs de caractéristiques précédemment stockés dans la base de données, et renvoie finalement un résultat de reconnaissance faciale.

4. Résumé

Cet article présente un algorithme d'extraction de fonctionnalités implémenté en Java et ses exemples d'application. L'algorithme est simple à utiliser, très efficace et peut être appliqué à divers scénarios d'application. J'espère que les lecteurs pourront mieux comprendre et appliquer les algorithmes d'extraction de fonctionnalités pour améliorer l'efficacité de l'analyse des données et de la reconnaissance des formes grâce à l'introduction de cet article.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!