추가 분류를 위해 이미지에서 특정 영역 추출하기

Question

특정 기능을 나타내는 다수의 이미지 (원본 데이터 소스는 물론)가 있습니다. 그 중 일부는 다음 그림에서와 같이 뚜렷한 수직/수평 영역을 갖거나 매우 특정한 영역에서 점의 집중을 나타냅니다.

이러한 이미지

은 특정 라벨/클래스와 연관되는 예를 들어, Y에서 = 700, Y = 150 그 이미지 (도면에 표시된 것과 같은) 라벨 "A"전시 매우 특성 가로줄 클래스 "B"에 속하는 클래스는 x = 200, 260 및 370, 클래스 "C"... 등의 수직선을 표시합니다.

이러한 알려진/분류 된 클래스 외에, 나는 이러한 기능 중 하나 또는 그 조합을 나타내는 많은 이미지가 있습니다.

제 목표는 이러한 알려진 클래스를 사용하여 레이블이없는 이미지를 분류하기 위해 일부 ML 알고리즘을 학습하는 것입니다. 나는이 특수성을 어떻게 든 추출해야한다는 것을 이해한다. (수직/수평 라인, 일반적으로 이미지의 오른쪽 상단 모서리 나 (x, y) 영역 (250-400, 800 -1500) 등). 다음으로, 나는 이러한 기능을 가진 몇 가지 ML 알고리즘을 훈련해야하고, 그런 다음에 만 classif에 대해 훈련 된 시스템을 사용해야합니다.

저는 3-4 일 동안 다른 도구 (예 : PIL, 다양한 흐림 효과, 스무딩 및 가장자리 감지 기술, MDP의 가우스 분류 자 ​​및 stackoverflow에 대한 많은 게시물)를보고 놀았습니다. 문제는 명확한 "솔루션 프로세스 + 적절한 도구"조합이 될 수 없다는 것입니다.

누군가가 이미지 (또는 원본 데이터 세트) 및/또는 사용 도구에서 매우 특정한/이상한 기능을 추출하는 기술에 대해 좀 더 자세히 안내 할 수 있다면 크게 감사하겠습니다.

Answer 1

샘플 (훈련 데이터)에 대한 특징 벡터가 있다는 것을 알고 있습니다.

그렇다면 알고리즘 학습을 구현하는 기계를 찾고있을 때 SVM (Support Vector Machines)을 사용하는 것이 좋습니다. SVM 라이트라고하는 널리 사용되는 구현은 무료로 사용할 수 있습니다. http://svmlight.joachims.org/ 위의 사이트는 2 클래스 구현을 제공합니다. 당신이 다중 클래스 SVM이 필요한 경우는 http://svmlight.joachims.org/svm_multiclass.html

그러나 몇 가지 더 인기 분류에서 그것을 얻을 수

• 가장 가까운 이웃 분류
• C4.5 의사 결정 나무
• 신경망

있습니다