私たちは日常生活の中で、写真、ビデオ、アイコンなど、さまざまな画像信号に遭遇することがよくあります。これらの画像信号を分類して識別することは、私たちにとって非常に役立ちます。この記事では、日常生活の中でMatlabを使って画像信号分類を実現する方法を紹介します。
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導入
まず、トレーニング データを準備する必要があります。トレーニング データは、ラベルが付けられ、分類器のトレーニングに使用される画像信号です。これらの画像信号は、動物、植物、建物など、さまざまなカテゴリから取得できます。学習データとして少なくとも数十個の画像信号が必要です。
次に、Matlab の画像処理ツールボックスを使用して特徴を抽出します。特徴抽出は、画像信号を数値特徴に変換するプロセスです。一般的に使用される特徴抽出方法には、カラー ヒストグラム、テクスチャ特徴、形状特徴などが含まれます。Matlab が提供する関数を使用して、これらの特徴を抽出できます。
特徴抽出後、特徴を正規化する必要があります。正規化により、固有値を適切な範囲に制限し、異なる特徴間の過度の差異を回避できます。一般的に使用される正規化方法には、線形スケーリング、最大および最小正規化などが含まれます。
次に、適切な分類アルゴリズムを選択する必要があります。Matlab は、サポート ベクター マシン、K 最近傍アルゴリズム、デシジョン ツリーなどを含むさまざまな分類アルゴリズムを提供します。適切な分類アルゴリズムを選択するには、データの特性、量、パフォーマンス要件を考慮する必要があります。
分類アルゴリズムの選択が完了したら、Matlab の Machine Learning Toolbox を使用して分類器をトレーニングできます。分類器をトレーニングするプロセスでは、特徴とカテゴリ ラベルを分類アルゴリズムに入力し、特徴を正しいカテゴリにマッピングできるモデルを学習します。
分類器のトレーニングが完了したら、テスト データを使用して分類器のパフォーマンスを評価できます。テスト データは、分類器の精度と汎化能力を評価するために使用されるラベルのない画像信号です。Matlab が提供する関数を使用して、分類器の精度、再現率、F1 値、その他の指標を計算できます。
最後に、トレーニングされた分類器を使用して未知の画像信号を分類できます。未知の画像信号の場合、最初に特徴抽出を実行し、次にトレーニングされた分類器を使用してそのカテゴリを予測できます。予測結果は、画像信号の分類と認識として使用できます。
要約すると、Matlab の画像処理ツールボックスと機械学習ツールボックスを使用することで、生活における画像信号の分類を実現できます。このプロセスには、データの準備、特徴抽出、特徴の正規化、分類アルゴリズムの選択、分類器のトレーニング、パフォーマンス評価、未知の画像信号の分類などのステップが含まれます。これらのステップを通じて、画像信号分類技術をより深く理解し、応用することができ、日常生活にさらなる利便性と楽しさをもたらします。
ソースコード + データセットのダウンロード
Matlab に基づく生活における画像信号分類 (ソース コード + データ セット).rar: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88189917
