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create_class_lut_mlp — Erzeugen einer Look-Up-Table anhand eines mehrschichtigen Perzeptrons zur Klassifizierung von Byte-Bildern.
create_class_lut_mlp( : : MLPHandle, GenParamName, GenParamValue : ClassLUTHandle)
create_class_lut_mlp erzeugt eine Look-Up Table (LUT) ClassLUTHandle anhand eines trainierten mehrschichtigen Perzeptrons (MLP) MLPHandle zur Klassifizierung von mehrkanaligen Byte-Bildern. Mit diesem MLP-basierten LUT Klassifikator kann der Operator classify_image_class_mlp, der für die spätere Klassifikation benötigt wird, durch den Operator classify_image_class_lut ersetzt werden. Die Klassifikation wird dadurch deutlich beschleunigt, weil die entsprechende Klasse nicht in jedem Bildpunkt extra berechnet werden muss, da alle möglichen Antworten des MLP in der LUT gespeichert sind. Für die Erzeugung der LUT sind die im zuvor aufgerufenen Operator create_class_mlp definierten Parameter NumInput, Preprocessing und NumComponents von Bedeutung. In NumInput ist festgelegt, wie viele Kanäle die zu klassifizierenden Bilder haben dürfen. Über das Preprocessing (siehe create_class_mlp) kann diese Anzahl auf NumComponents transformiert werden. NumComponents beschreibt schließlich die Größe des Merkmalsvektors, der vom Klassifikator classify_class_mlp intern verarbeitet wird. Aufgrund von Performance und Speicherverwaltung ist die LUT auf maximal 3 Dimensionen beschränkt. Da sie den Operator classify_class_mlp ersetzt, muss NumComponents <= 3 gelten. Findet keine Transformation mit Reduktion in den Bildkanälen statt (NumInput = NumComponents) werden beim Erzeugen der LUT alle möglichen Pixelwerte, die in einem Byte-Bild vorkommen können, mit classify_class_mlp klassifiziert und die resultierenden Klassen in der LUT gespeichert. Findet eine Transformation mit Reduktion der Bildkanäle statt (NumInput > NumComponents) werden die Vorverarbeitungsparameter des MLP in einer separaten Struktur der LUT gespeichert. Beim Erzeugen der LUT werden alle transformierten Pixelwerte mit classify_class_mlp klassifiziert und die resultierenden Klassen in der LUT gespeichert. Aufgrund der diskreten Struktur der LUT kann es dabei zu einem Genauigkeitsverlust gegenüber der Klassifizierung mit classify_image_class_mlp kommen. Über die Parameter 'bit_depth' und 'class_selection' kann die Klassifizierungsgenauigkeit, der Speichbedarf und die Laufzeit zur Erzeugung der LUT angepasst werden.
Die folgenden Parameter des MLP-basierten LUT Klassifikators können mit GenParamName und GenParamValue gesetzt werden:
Anzahl der verwendeten Bits der Bildpixel. 'bit_depth' steuert den Speicherbedarf der LUT und ist durch die Bittiefe des Bildes beschränkt ('bit_depth' <= 8). Ist die Bittiefe der LUT kleiner ('bit_depth' < 8), werden die Klassen von mehreren Pixelkombinationen auf den selben Eintrag der LUT abgebildet, was die Klassifizierungsgenauigkeit verringern kann. Einer dieser Cluster enthält Pixelkombinationen, wobei NumComponents die in create_class_mlp spezifizierte Dimension der LUT beschreibt. Für 'bit_depth' = 7, NumComponents = 3 werden beispielsweise die Klassen von 8 Pixelkombinationen auf den selben Eintrag der LUT abgebildet. Die LUT benötigt maximal Bytes vom Speicher. Für NumComponents = 3, 'bit_depth' = 8 und NumOutput < 16 (angegeben in create_class_mlp) werden beispielsweise durch eine interne Speicheroptimierung nur 8 MB Speicher für die LUT benötigt. Gilt NumOutput = 1, benötigt die LUT bei voller Bittiefe nur 2 MB Speicher. Die Laufzeit der Klassifizierung in classify_image_class_lut wird minimal, falls die LUT in den Cache passt. Defaultwert ist 8, typische Werte sind [6,7,8]. Beschränkungen: 'bit_depth' >= 1, 'bit_depth' <= 8.
Methode zur Klassenauswahl für die LUT. Kann angepasst werden um die spätere Klassifizierungsgenauigkeit und die Laufzeit zur Erzeugung der LUT zu steuern. Der Wert für 'class_selection' wird ignoriert, falls die Bittiefe der LUT maximal ist, also 'bit_depth' = 8 gilt. Ist die Bittiefe der LUT kleiner ('bit_depth' < 8), werden die Klassen von mehreren Pixelkombinationen auf den selben Eintrag der LUT abgebildet. Einer dieser Cluster enthält Pixelkombinationen, wobei NumComponents die in create_class_mlp spezifizierte Dimension der LUT beschreibt. Gilt 'class_selection' = 'best', wird die Klasse gespeichert, die am häufigsten im Cluster vorkommt. Für 'class_selection' = 'fast' wird nur der Pixel im Cluster klassifiziert, der den kleinsten Wert (komponentenweise) hat, was jedoch die Genauigkeit bei der späteren Klassifizierung über die LUT verringern kann. Allerdings lässt sich dadurch die Laufzeit zur Erzeugung der LUT reduzieren. Sie verhält sich proportional zum maximal benötigten Speicherplatz der LUT, der mit definiert ist. Defaultwert ist 'fast', mögliche Werte sind ['fast', 'best'].
Schwellwert zur Zurückweisung unsicher klassifizierter Punkte des MLP. Der Parameter stellt einen Schwellwert auf dem von der Klassifikation zurückgelieferten Wahrscheinlichkeitsmaß dar (siehe classify_class_mlp und evaluate_class_mlp). Alle Pixel mit einer Wahrscheinlichkeit unterhalb von 'rejection_threshold' werden keiner Klasse zugeordnet. Defaultwert ist 0.5. Beschränkungen: 'rejection_threshold' >= 0, 'rejection_threshold' <= 1.
Dieser Operator liefert ein Handle zurück. Es ist zu beachten, dass der Zustand einer Instanz dieses Handletyps durch bestimmte Operatoren geändert werden kann, obwohl das Handle als Eingabeparameter in diesen Operatoren verwendet wird.
Handle des MLP.
Namen der generischen Parameter, die für die Erzeugung des LUT Klassifikators angepasst werden können.
Defaultwert: []
Wertevorschläge: 'bit_depth', 'class_selection', 'rejection_threshold'
Werte der generischen Parameter, die für die Erzeugung des LUT Klassifikators angepasst werden können.
Defaultwert: []
Wertevorschläge: 8, 7, 6, 'fast', 'best'
Handle des LUT Klassifikators.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert create_class_lut_mlp den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
train_class_mlp, read_class_mlp
create_class_lut_gmm, create_class_lut_knn, create_class_lut_svm
classify_image_class_lut, clear_class_lut
Foundation
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