Masalah pemilihan ciri dalam klasifikasi imej halus

. Dalam menyelesaikan masalah ini, pemilihan ciri adalah langkah kritikal kerana ciri yang sesuai boleh mewakili maklumat terperinci dalam imej dengan tepat.

Kepentingan masalah pemilihan ciri dalam pengelasan imej berbutir halus terletak pada cara memilih ciri peringkat tinggi yang berkaitan dengan tugas pengelasan daripada sejumlah besar ciri peringkat rendah. Kaedah pemilihan ciri tradisional biasanya bergantung pada peraturan yang ditakrifkan secara manual atau pengetahuan empirikal, tetapi dengan perkembangan pesat bidang kecerdasan buatan, semakin banyak kaedah pemilihan ciri automatik telah dicadangkan, seperti algoritma genetik, algoritma tamak dan algoritma mendalam dll .

Di bawah ini kami akan memperkenalkan beberapa kaedah pemilihan ciri dan memberikan contoh kod yang sepadan.

Maklumat Bersama (MI)

Maklumat bersama ialah kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan. Ia mengukur korelasi antara dua pembolehubah Untuk tugasan pengelasan, kita boleh menggunakan maklumat bersama untuk menilai korelasi antara setiap ciri dan kategori. Lebih besar maklumat bersama antara ciri dan kategori, lebih besar sumbangan ciri ini kepada tugas pengelasan.

Contoh kod:

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif

# 特征矩阵X和类别向量y
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([0, 1, 0])

# 计算每个特征与类别之间的互信息
mi = mutual_info_classif(X, y)

print(mi)

1. 
   Kaedah berasaskan statistik
Kaedah pemilihan ciri berasaskan statistik terutamanya berdasarkan sifat statistik antara ciri dan kategori, seperti ujian khi kuasa dua dan analisis varians. Kaedah ini melakukan pemilihan ciri dengan mengira penunjuk statistik ciri untuk menilai kaitannya dengan tugas pengelasan.

Contoh kod (mengambil ujian khi kuasa dua sebagai contoh):

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

# 特征矩阵X和类别向量y
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([0, 1, 0])

# 选择k个最好的特征
k = 2
selector = SelectKBest(chi2, k=k)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

print(X_new)

2. 
   Kaedah berasaskan pembelajaran mendalam
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pembelajaran mendalam telah mencapai kejayaan besar dalam bidang klasifikasi imej dan juga telah digunakan secara meluas dalam ciri pemilihan. Kaedah pembelajaran mendalam secara automatik memilih dan mengekstrak ciri dalam imej dengan membina model rangkaian saraf. Model pembelajaran mendalam yang biasa digunakan termasuk Convolutional Neural Network (CNN) dan Autoencoder (Autoencoder).

Contoh kod (mengambil CNN sebagai contoh):

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 提取特征
features = model.predict(X_test)

print(features)

3. Ringkasnya, pemilihan ciri memainkan peranan penting dalam tugas pengelasan imej yang terperinci. Kaedah pemilihan ciri yang berbeza sesuai untuk senario dan set data yang berbeza Memilih kaedah yang sesuai mengikut keperluan khusus dan keadaan sebenar, dan menjalankan eksperimen dan pengesahan dengan contoh kod yang sepadan boleh meningkatkan ketepatan dan kesan klasifikasi imej.
   

Atas ialah kandungan terperinci Masalah pemilihan ciri dalam klasifikasi imej halus. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!