物体認識のための視覚的な言葉のバッグ

コンピュータ ビジョンの分野の継続的な発展に伴い、物体認識に関する研究はますます深まっています。中でも、Bag of Visual Words (BoW) はよく使用されるオブジェクト認識手法です。この記事では、バッグ・オブ・ビジュアルワード法の原理、メリット、デメリットを紹介し、例を示します。 Bag of Visual Words 法は、画像の局所的な特徴に基づいたオブジェクト認識法です。画像を複数の小さな領域に分割し、各領域の特徴記述子を抽出します。次に、これらの特徴記述子は、クラスタリング アルゴリズムを通じて視覚的な単語のバッグにグループ化されます。各単語のバッグは、特定の局所的な特徴を表します。物体認識段階では、入力画像の特徴記述子がビジュアルワードと結合されます。

1. 原則

ビジュアルワードの袋は古典的な画像分類方法です。これは、画像内の局所的な特徴を抽出し、クラスタリング アルゴリズムを使用してこれらの特徴をビジュアル ワードのセットにクラスタリングすることによって機能します。次に、画像内に出現する各ビジュアル ワードの頻度をカウントすることにより、画像は固定長ベクトル、つまりビジュアル ワード表現のバッグとして表現されます。最後に、ビジュアルワードのバッグが分類のために分類器に供給されます。この方法は、画像内の重要な特徴を捕捉し、分類器で使用できるベクトル形式で表現できるため、画像認識タスクで広く使用されています。

2. メリットとデメリット

メリット:

(1) ビジュアルのバッグWords メソッドはシンプルで実装が簡単です;

(2) 画像の局所的な特徴を抽出でき、オブジェクトの回転、スケーリング、その他の変換に対して一定の堅牢性を備えています。

##(3) データセットが小さい場合、分類効果が高くなります。

欠点:

(1) ビジュアルワード手法のバッグでは、特徴間の空間的関係が考慮されていません。オブジェクトの一部、オクルージョンなどの状況では、分類効果は低くなります。

(2) クラスターの数は手動で設定する必要があります。異なるデータ セットの場合、クラスターの数は、 ;

(3) ディープラーニングの優れた特徴表現を活かすことができないため、分類効果は限定的です。

3. 例

以下では、ビジュアル ワードのバッグのアプリケーションを説明するために、例として MNIST データ セットを取り上げます。

MNIST データ セットは手書きの数字分類データ セットで、60,000 のトレーニング セット サンプルと 10,000 のテスト セット サンプルが含まれています。各サンプルは、手書きの数字を表す 28x28 のグレースケール画像です。コードは次のように実装されます:

import numpy as np
import cv2
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取MNIST数据集
train_images = np.load('mnist_train_images.npy')
train_labels = np.load('mnist_train_labels.npy')
test_images = np.load('mnist_test_images.npy')
test_labels = np.load('mnist_test_labels.npy')

# 特征提取
features = []
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
for image in train_images:
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
    features.append(descriptors)
features = np.concatenate(features, axis=0)

# 聚类
n_clusters = 100
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)
kmeans.fit(features)

# 计算视觉词袋
train_bow = []
for image in train_images:
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
    hist = np.zeros(n_clusters)
    labels = kmeans.predict(descriptors)
    for label in labels:
        hist[label] += 1
    train_bow.append(hist)
train_bow = np.array(train_bow)

test_bow = []
for image in test_images:
    keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)
    hist = np.zeros(n_clusters)
    labels = kmeans.predict(descriptors)
    for label in labels:
        hist[label] += 1
    test_bow.append(hist)
test_bow = np.array(test_bow)

# 分类
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(train_bow, train_labels)
pred_labels = knn.predict(test_bow)

# 计算准确率
acc = accuracy_score(test_labels, pred_labels)
print('Accuracy:', acc)

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