Algoritma pengekstrakan ciri dan contoh aplikasi yang dilaksanakan dalam Java

Dengan pembangunan berterusan teknologi kecerdasan buatan, algoritma pengekstrakan ciri memainkan peranan yang semakin penting dalam pemprosesan data dan pengecaman corak. Di sini, kami akan memperkenalkan algoritma pengekstrakan ciri yang dilaksanakan dalam Java, dan menunjukkan penggunaan dan peranannya melalui contoh aplikasi.

1. Pengenalan kepada algoritma pengekstrakan ciri

Algoritma pengekstrakan ciri merujuk kepada pemprosesan data asal untuk mengekstrak ciri yang mewakili untuk operasi seterusnya seperti pengelasan, pengelompokan dan pengenalpastian. Terdapat pelbagai algoritma untuk mengekstrak ciri, dan yang biasa digunakan termasuk analisis komponen utama (PCA), analisis diskriminasi linear (LDA), rangkaian saraf konvolusi (CNN), dll. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan kaedah pengekstrakan ciri berdasarkan algoritma LBP.

Algoritma LBP (Corak Binari Tempatan, corak binari tempatan) ialah algoritma yang digunakan untuk menerangkan ciri tekstur setempat bagi sesuatu imej. Algoritma ini terutamanya melakukan pemprosesan binari pada piksel sekeliling setiap piksel dalam imej Piksel dalam piksel sekeliling yang lebih besar daripada piksel semasa ditetapkan kepada 1, jika tidak, ia ditetapkan kepada 0. Akhirnya, hasil binari ini digunakan untuk. membentuk jujukan binari sebagai LBP bagi kod Ciri. Kira kod ciri LBPnya untuk setiap piksel secara berasingan, dan gabungkan semua kod ciri ke dalam vektor, akhirnya mendapatkan set perwakilan vektor ciri dimensi rendah.

2. Algoritma pengekstrakan ciri LBP yang dilaksanakan dalam Java

Berikut ialah kod teras algoritma pengekstrakan ciri LBP yang dilaksanakan dalam Java:

public static int[] LBP(Mat src) {
    int rows = src.rows(), cols = src.cols();
    int[] result = new int[rows * cols];
    for (int i = 0; i < rows; i++) {
        for (int j = 0; j < cols; j++) {
            int[] binary = new int[8];
            int center = (int) src.get(i, j)[0];
            binary[0] = (int) src.get(i - 1, j - 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[1] = (int) src.get(i - 1, j)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[2] = (int) src.get(i - 1, j + 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[3] = (int) src.get(i, j + 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[4] = (int) src.get(i + 1, j + 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[5] = (int) src.get(i + 1, j)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[6] = (int) src.get(i + 1, j - 1)[0] > center ? 1 : 0;
            binary[7] = (int) src.get(i, j - 1)[0] > center ? 1 : 0;

            int resultValue = 0;
            for (int k = 0; k < binary.length; k++) {
                resultValue += binary[k] * Math.pow(2, k);
            }

            result[i * cols + j] = resultValue;
        }
    }
    return result;
}

Kaedah ini menerima Mat OpenCV taip imej sebagai input, kemudian lakukan pengekstrakan ciri LBP padanya, simpan ciri yang diekstrak ke dalam tatasusunan satu dimensi dan kembalikan tatasusunan.

3. Contoh Aplikasi

Dalam aplikasi praktikal, kita boleh menggunakan vektor ciri LBP yang diekstrak untuk tugas seperti pengecaman imej dan pengecaman muka. Berikut ialah contoh aplikasi berdasarkan pengecaman muka.

Dalam aplikasi ini, kami mula-mula menggunakan algoritma pengekstrakan ciri LBP yang dilaksanakan dalam Java untuk mengekstrak ciri daripada data latihan dan menyimpan vektor ciri yang diekstrak dalam pangkalan data. Kemudian, apabila aplikasi menerima imej muka untuk dikenali, ia juga menggunakan algoritma pengekstrakan ciri untuk mengekstrak vektor cirinya dan membandingkannya dengan vektor ciri dalam pangkalan data untuk menentukan sama ada orang itu adalah orang yang dikenali.

Berikut ialah contoh kod untuk aplikasi pengecaman muka berdasarkan Java:

public String recognition(Mat src) {
    int[] feature = LBP(src);

    String result = "Unknown";

    double minDist = Double.MAX_VALUE;
    for (int[] f : features) {
        double distValue = getDist(feature, f);
        if (distValue < minDist) {
            minDist = distValue;
            result = "Person-" + String.valueOf(features.indexOf(f) + 1);
        }
    }

    return result;
}

Kaedah ini menerima imej jenis OpenCV Mat, dan kemudian memanggil algoritma pengekstrakan ciri LBP untuk mendapatkan vektor ciri bagi imej itu. Kemudian, kaedah membandingkan vektor ciri dengan vektor ciri yang disimpan sebelum ini dalam pangkalan data, dan akhirnya mengembalikan hasil pengecaman muka.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan algoritma pengekstrakan ciri yang dilaksanakan dalam Java dan contoh aplikasinya. Algoritma ini mudah digunakan, sangat cekap dan boleh digunakan pada pelbagai senario aplikasi. Saya berharap pembaca dapat lebih memahami dan menggunakan algoritma pengekstrakan ciri untuk meningkatkan kecekapan analisis data dan pengecaman corak melalui pengenalan artikel ini.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma pengekstrakan ciri dan contoh aplikasi yang dilaksanakan dalam Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!