classify_image_class_svmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvm (Operator)

Name

classify_image_class_svmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvm — Klassifizieren eines Bildes durch eine Support-Vektor-Maschine.

Signatur

Beschreibung

classify_image_class_svmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvm führt auf dem mehrkanaligen Bild ImageImageImageImageImageimage eine Pixelklassifikation mit der Support-Vektor-Maschine (SVM) SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandle durch. Die SVM muss vor der Verwendung von classify_image_class_svmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvm mit train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvm trainiert werden. ImageImageImageImageImageimage muss die bei create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvm mit NumFeatures spezifizierte Anzahl von Kanälen besitzen. Als Ausgabe werden in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions NumClasses Regionen als Ergebnis der Pixelklassifikation zurückgegeben. Die Reihenfolge der Regionen in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions entspricht dabei der Reihenfolge der Klassen, wie sie durch die Trainingsregionen in add_samples_image_class_svmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvm definiert wurde.

Damit eine SVM Pixeldaten, die im Merkmalsraum außerhalb der konvexen Hülle der Trainingsdaten liegen, nicht einfach klassifiziert, empfiehlt es sich in vielen Fällen, eine Rückweisungsklasse explizit zu trainieren, indem mit add_samples_image_class_svmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvm Trainingsmuster für die Rückweisungsklasse abgespeichert werden und die SVM mit train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvm neu trainiert wird.

Eine Möglichkeit, die explizite Angabe einer Rückweisungsklasse zu vermeiden, ist die Verwendung einer SVM im Modus 'novelty-detection'"novelty-detection""novelty-detection""novelty-detection""novelty-detection""novelty-detection" ( siehe die entsprechende Beschreibung in create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvm und add_samples_image_class_svmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvm).

Parallelisierung

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Automatisch parallelisiert auf interner Datenebene.

Parameter

Beispiel (HDevelop)

read_image (Image, 'ic')
gen_rectangle1 (Board, 20, 270, 160, 420)
gen_rectangle1 (Capacitor, 359, 263, 371, 302)
gen_rectangle1 (Resistor, 200, 252, 290, 256)
gen_rectangle1 (IC, 180, 135, 216, 165)
concat_obj (Board, Capacitor, Classes)
concat_obj (Classes, Resistor, Classes)
concat_obj (Classes, IC, Classes)
create_class_svm (3, 'rbf', 0.01, 0.01, 4, 'one-versus-all', \
                  'normalization', 3, SVMHandle)
add_samples_image_class_svm (Image, Classes, SVMHandle)
train_class_svm (SVMHandle, 0.001, 'default')
reduce_class_svm (SVMHandle, 'bottom_up', 2, 0.01, SVMHandleReduced)
classify_image_class_svm (Image, ClassRegions, SVMHandleReduced)
dev_display (ClassRegions)
clear_class_svm (SVMHandleReduced)
clear_class_svm (SVMHandle)

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert classify_image_class_svmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvm den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvm, read_class_svmread_class_svmReadClassSvmread_class_svmReadClassSvmReadClassSvm, reduce_class_svmreduce_class_svmReduceClassSvmreduce_class_svmReduceClassSvmReduceClassSvm

Alternativen

classify_image_class_gmmclassify_image_class_gmmClassifyImageClassGmmclassify_image_class_gmmClassifyImageClassGmmClassifyImageClassGmm, classify_image_class_knnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnn, classify_image_class_mlpclassify_image_class_mlpClassifyImageClassMlpclassify_image_class_mlpClassifyImageClassMlpClassifyImageClassMlp, classify_image_class_lutclassify_image_class_lutClassifyImageClassLutclassify_image_class_lutClassifyImageClassLutClassifyImageClassLut, class_ndim_boxclass_ndim_boxClassNdimBoxclass_ndim_boxClassNdimBoxClassNdimBox, class_ndim_normclass_ndim_normClassNdimNormclass_ndim_normClassNdimNormClassNdimNorm, class_2dim_supclass_2dim_supClass2dimSupclass_2dim_supClass2dimSupClass2dimSup

Siehe auch

add_samples_image_class_svmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvm, create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvm

Modul

Foundation