Sto facendo un progetto sull'estrazione di funzionalità Gabor. Sono molto confuso su cosa significhi una funzione Gabor. Ho creato una matrice di caratteristiche con diverso orientamento e frequenza. È che la funzione Gabor o la funzione come caratteristica statistica, caratteristica geometrica, funzionalità del dominio spaziale, invarianza, ripetibilità, ecc. Calcolata sull'immagine ottenuta dopo aver convogliato l'immagine con il banco di filtri Gabor con orientamento e frequenze differenti si riferisce alla funzione Gabor.Estrazione funzionalità Gabor
risposta
I filtri Gabor agiscono in modo molto simile alle cellule corticali visive mamali in modo da estrarre le caratteristiche da diversi orientamenti e diverse scale.
Ultimamente ho eseguito l'estrazione di alcune funzionalità basate su filtri Gabor.
All'inizio sembra difficile ma è facile da implementare.
Per facilitarti la comprensione, ti darò una guida.
Supponiamo di avere un'immagine come
E si calcola caratteristiche Gabor a 5 scale e 8 orientamenti (che suppongo avete già fatto) otterrete i filtri come
Ora è necessario convogliare ciascun filtro con l'immagine per ottenere 40 (8 * 5 = 40) rappresentazione diversa (response matrices
) della stessa immagine in cui ogni immagine offre un vettore di funzionalità.
Così, dopo circonvoluzione
Ora è necessario convertire quei Matrici di risposta per caratterizzare vettoriale.
Così vettore di feature può essere costituito da: Energy locale, media ampiezza, fase Amlitude o Orientamento cui locale ha la massima energia
ho lavorato energetica locale e intendo ampiezza e ottenuto buoni risultati sufficienti.
energia locale = sommando il valore quadrato di ciascun valore matrice da una matrice di risposta
ampiezza media = somma dei valori assoluti di ogni valore di matrice da una matrice di risposta
Quindi alla fine otterrete due matrici che saranno [1x40]
ciascuna.
È possibile aggiungere una matrice all'altra per creare una matrice di caratteristiche [1x80]
per un'immagine e creare quindi un vettore [nx80]
per n immagini per ulteriore scopo di formazione.
Come mai al fine di aumentare l'efficienza è possibile utilizzare filtri Log Gabor. (see this)
e per ulteriori informazioni per quanto riguarda la funzione di estrazione con filtri di Gabor vedono questo paper
- 1. Estrazione di diritti dalle funzionalità Xcode
- 2. banco di filtri di esecuzione log Gabor
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- 6. Estrazione bit
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- 8. Estrazione dati numerici pitone
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- 11. Estrazione rgb da UIColor
- 12. numeri estrazione dalla lista
- 13. xslt - estrazione nodi foglia
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- 15. BeautifulSoup - attributo estrazione Valori
- 16. Jsoup - estrazione di testo
- 17. Estrazione caratteri da stringa
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- 21. Funzioni CV aperte Estrazione e corrispondenza immagine
- 22. Estrazione di feature da reti neurali
- 23. Funzionalità simultanea.
- 24. Estrazione voci su un QueryDict
- 25. Algoritmo di estrazione minuzie Java
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- 27. C# estrazione dati da XML
- 28. Estrazione primi nomi in R
- 29. Estrazione di tipo in Scala
- 30. git - estrazione dal ramo specifico
La ringrazio molto per la vostra Aiuto. – user3106892
Grazie mille per il vostro aiuto. Ma, voglio sapere come interpretare queste caratteristiche praticamente. Anche quando ho calcolato la mia energia quadrando ogni pixel dell'immagine filtrata e sommando il valore ottenuto, ottengo la risposta come 255 ogni volta. Per favore, dai il dettaglio di come l'hai fatto. Grazie in anticipo. – user3106892
Forse stai facendo qualcosa di sbagliato .... stai ricevendo le risposte di convoluzione come previsto (Come ho mostrato qui nella 3 ° immagine). http://stackoverflow.com/questions/9003147/how-to-apply-gabor-wavelets-to-an-image Ecco un codice in modo che tu possa capire cosa stai facendo male – adil