훈련 데이터를위한 클러스터의 BOW 예측

Question

나는 비디오의 분류를위한 시각적 단어의 가방을 만들고있다. 나는 SURF 서술자를 사용하지 않기 때문에이 목적을 위해 OpenCV의 BOWImgDescriptorExtractor을 사용할 수 없었습니다. 설명자를 추출하여 직접 클러스터링했습니다. 나는 나의 어휘력을 가지고있다. (크기 4000). 내가해야 할 일은이 훈련 디스크립터를이 클러스터에 할당하고 다음 단계의 시각적 히스토그램을 작성하는 것입니다. 이 예측을 어떻게 수행하고 작성된 사전의 교육 데이터에 대한 시각적 히스토그램을 작성해야합니까?

Answer 1

설명자를 클러스터에 할당하려면 거리 메트릭을 선택해야합니다. 간단한 선택은 유클리드 거리입니다. 그런 다음 교육 설명자에서 각 클러스터 중심까지의 거리를 계산하여 중심점이 다른 클러스터의 중심점보다 설명 자에 더 가까운 클러스터에 할당해야합니다.

이미지의 모든 교육 설명자에 대해 수행 한 후에는 각 클러스터에 할당 된 설명자 수를 계산 한 다음 막대 그래프를 작성합니다. 트레이닝 세트의 모든 이미지에 대해 절차를 반복해야합니다. 설명자의 수는 이미지에 따라 다를 수 있으므로 일반적으로 히스토그램은 학습을위한 특징 벡터로 분류 자에 공급되기 전에 정규화됩니다.