classify_image_class_svmT_classify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvm (Operator)

Name

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

Signatur

classify_image_class_svm(Image : ClassRegions : SVMHandle : )

Beschreibung

classify_image_class_svmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvm führt auf dem mehrkanaligen Bild ImageImageImageImageimage eine Pixelklassifikation mit der Support-Vektor-Maschine (SVM) SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandle durch. Die SVM muss vor der Verwendung von classify_image_class_svmclassify_image_class_svmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvmClassifyImageClassSvm mit train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvmTrainClassSvm trainiert werden. ImageImageImageImageimage muss die bei create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvmCreateClassSvm mit NumFeatures spezifizierte Anzahl von Kanälen besitzen. Als Ausgabe werden in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions NumClasses Regionen als Ergebnis der Pixelklassifikation zurückgegeben. Die Reihenfolge der Regionen in ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions entspricht dabei der Reihenfolge der Klassen, wie sie durch die Trainingsregionen in add_samples_image_class_svmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvm 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_svmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvm Trainingsmuster für die Rückweisungsklasse abgespeichert werden und die SVM mit train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvmTrainClassSvm 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" ( siehe die entsprechende Beschreibung in create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvmCreateClassSvm und add_samples_image_class_svmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvm).

Ausführungsinformationen

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

Parameter

ImageImageImageImageimage (input_object) (multichannel-)image → object (byte / cyclic / direction / int1 / int2 / uint2 / int4 / real)

Eingabebild.

ClassRegionsClassRegionsClassRegionsClassRegionsclassRegions (output_object) region-array → object

Segmentierte Klassen.

SVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandleSVMHandle (input_control) class_svm → (handle)

Handle der SVM.

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)

Ergebnis

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

Vorgänger

train_class_svmtrain_class_svmTrainClassSvmTrainClassSvmTrainClassSvm, read_class_svmread_class_svmReadClassSvmReadClassSvmReadClassSvm, reduce_class_svmreduce_class_svmReduceClassSvmReduceClassSvmReduceClassSvm

Alternativen

classify_image_class_gmmclassify_image_class_gmmClassifyImageClassGmmClassifyImageClassGmmClassifyImageClassGmm, classify_image_class_knnclassify_image_class_knnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnnClassifyImageClassKnn, classify_image_class_mlpclassify_image_class_mlpClassifyImageClassMlpClassifyImageClassMlpClassifyImageClassMlp, classify_image_class_lutclassify_image_class_lutClassifyImageClassLutClassifyImageClassLutClassifyImageClassLut, class_ndim_normclass_ndim_normClassNdimNormClassNdimNormClassNdimNorm, class_2dim_supclass_2dim_supClass2dimSupClass2dimSupClass2dimSup

Siehe auch

add_samples_image_class_svmadd_samples_image_class_svmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvmAddSamplesImageClassSvm, create_class_svmcreate_class_svmCreateClassSvmCreateClassSvmCreateClassSvm

Modul

Foundation

Operatoren