Problème de sélection de fonctionnalités dans la classification d'images à grain fin

Problème de sélection de caractéristiques dans la classification d'images à grain fin

La classification d'images à grain fin est un problème important et difficile dans le domaine de la vision par ordinateur ces dernières années, qui nécessite que le classificateur soit capable de distinguer des objets ou des scènes similaires. Pour résoudre ce problème, la sélection des caractéristiques est une étape critique, car les caractéristiques appropriées peuvent représenter avec précision les informations détaillées de l'image.

L'importance du problème de sélection de caractéristiques dans la classification fine d'images réside dans la manière de sélectionner les caractéristiques de haut niveau pertinentes pour la tâche de classification parmi un grand nombre de caractéristiques de bas niveau. Les méthodes traditionnelles de sélection de caractéristiques reposent généralement sur des règles définies manuellement ou sur des connaissances empiriques, mais avec le développement rapide du domaine de l'intelligence artificielle, de plus en plus de méthodes automatisées de sélection de caractéristiques ont été proposées, telles que les algorithmes génétiques, les algorithmes gloutons et les algorithmes d'étude approfondis, etc. .

Ci-dessous, nous présenterons plusieurs méthodes de sélection de fonctionnalités et donnerons des exemples de code correspondants.

1. Informations mutuelles (MI)
   Les informations mutuelles sont une méthode de sélection de fonctionnalités couramment utilisée. Il mesure la corrélation entre deux variables. Pour les tâches de classification, nous pouvons utiliser des informations mutuelles pour évaluer la corrélation entre chaque caractéristique et la catégorie. Plus l'information mutuelle entre une caractéristique et une catégorie est grande, plus la contribution de cette caractéristique à la tâche de classification est grande.

Exemple de code :

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif

# 特征矩阵X和类别向量y
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([0, 1, 0])

# 计算每个特征与类别之间的互信息
mi = mutual_info_classif(X, y)

print(mi)

2. Méthodes basées sur les statistiques
   Les méthodes de sélection de caractéristiques basées sur les statistiques sont principalement basées sur les propriétés statistiques entre les caractéristiques et les catégories, telles que le test du chi carré et l'analyse de la variance. Ces méthodes effectuent une sélection de fonctionnalités en calculant des indicateurs statistiques de fonctionnalités pour évaluer leur pertinence pour la tâche de classification.

Exemple de code (en prenant le test du chi carré comme exemple) :

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

# 特征矩阵X和类别向量y
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([0, 1, 0])

# 选择k个最好的特征
k = 2
selector = SelectKBest(chi2, k=k)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

print(X_new)

3. Méthode basée sur l'apprentissage profond
   Ces dernières années, l'apprentissage profond a obtenu un grand succès dans le domaine de la classification d'images et a également été largement utilisé dans les fonctionnalités sélection. Les méthodes d'apprentissage en profondeur sélectionnent et extraient automatiquement les caractéristiques des images en créant des modèles de réseaux neuronaux. Les modèles d'apprentissage en profondeur couramment utilisés incluent le réseau neuronal convolutif (CNN) et l'autoencodeur (Autoencoder).

Exemple de code (en prenant CNN comme exemple) :

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(128, 128, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 提取特征
features = model.predict(X_test)

print(features)

En résumé, la sélection des fonctionnalités joue un rôle crucial dans les tâches de classification fine des images. Différentes méthodes de sélection de fonctionnalités conviennent à différents scénarios et ensembles de données. La sélection de la méthode appropriée en fonction des besoins spécifiques et des conditions réelles, et la réalisation d'expériences et de vérifications avec des exemples de code correspondants peuvent améliorer la précision et l'effet de la classification des images.

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