to system grupowania obiektów badań lub obserwacji zgodnie z ich wspólnymi cechami. Problem klasyfikacyjny to sformalizowane zadanie, w którym zbiór obiektów (przypadków) rozdzielonych jest w pewien sposób na klasy.
Czy można wymienić niektóre deskryptory cech niezmienników skali i rotacji do zastosowania w wykrywaniu cech Aplikacja służy do wykrywania samochodów i ludzi na wideo zarejestrowanym przez UAV przy użyciu klasyfikatora wieloklasowego. Do tej pory patrzyłem na SIFT i MSER (który jest...
Próbuję wyodrębnić funkcje z pliku dźwiękowego i sklasyfikować dźwięk jako należący do określonej kategorii (np. Szczekanie psa, silnik pojazdu itp.). Chciałbym wyjaśnić następujące kwestie: 1) Czy to w ogóle wykonalne? Istnieją programy rozpoznające mowę i rozróżniające różne rodzaje szczekania...
Jak opłacalne byłoby klasyfikowanie tekstury obrazu przy użyciu funkcji z dyskretnej transformacji kosinusowej? Googling „klasyfikacja tekstur dct” znajduje tylko jeden artykuł akademicki na ten temat, używając sieci neuronowej. Do mojej aplikacji mam duży korpus oznakowanych obrazów, w których...
Próbuję zbadać i dowiedzieć się, jak najlepiej zaatakować ten problem. Skupia się na przetwarzaniu muzyki, przetwarzaniu obrazu i przetwarzaniu sygnału, więc istnieje wiele sposobów, aby na to spojrzeć. Chciałem zapytać o najlepsze sposoby podejścia, ponieważ to, co może wydawać się skomplikowane w...
Jestem przy projekcie segmentacji i klasyfikacji nowotworów wątroby. Zastosowałem Region Growing i FCM odpowiednio do segmentacji wątroby i guza. Następnie użyłem matrycy współbieżności poziomu szarości do ekstrakcji cech tekstur. Muszę użyć maszyny wektorów wsparcia do klasyfikacji. Ale nie wiem,...
Mam nadzieję, że ktoś może wyjaśnić, w jaki sposób używać modelu worka słów do przeprowadzania klasyfikacji obrazów przy użyciu funkcji SIFT / SURF / ORB i maszyny wektorów pomocniczych? W tej chwili mogę obliczyć wektory cech SIFT dla obrazu i zaimplementować SVM, jednak trudno mi zrozumieć...
Próbuję „dopasować” małe kwadratowe łatki na obrazie. Na pierwszy rzut oka rozsądne wydaje się po prostu porównanie euklidesowego stylu odległości dwóch z tych tablic, aby uzyskać miarę „podobieństwa”. Działa to dobrze w wielu przypadkach (łatka „najlepsza” (najniższa wartość) według tej metryki...
Mam mikrofony mierzące dźwięk w czasie w wielu różnych pozycjach w przestrzeni. Wszystkie nagrywane dźwięki pochodzą z tej samej pozycji w przestrzeni, ale z powodu różnych ścieżek od punktu źródłowego do każdego mikrofonu; sygnał zostanie (czas) przesunięty i zniekształcony. Wiedza a priori...
Przeczytałem w mojej książce (statystyczna klasyfikacja wzorców według Webba i Wileya) w sekcji o maszynach SVM i liniowo nierozdzielnych danych: W wielu praktycznych problemach w świecie rzeczywistym nie będzie liniowej granicy oddzielającej klasy, a problem poszukiwania optymalnej separującej...
Pracuję nad projektem w Pythonie, aby wykryć i sklasyfikować jakąś piosenkę ptasią, i znalazłem się w sytuacji, w której muszę przekonwertować plik fali na dane częstotliwości w funkcji czasu. Nie stanowiło to większego problemu, ale aby móc sklasyfikować różne sylaby w grupy, muszę napisać coś, co...
Od jakiegoś czasu pracuję nad projektem, aby wykrywać i śledzić pojazdy na wideo przechwyconym z UAV, obecnie używam maszyny SVM wyszkolonej w zakresie przedstawiania lokalnych funkcji wydobytych z obrazów pojazdu i tła. Następnie używam metody wykrywania przesuwanego okna, aby spróbować...