pattern recognition - Extracción de características de Gabor.
pattern-recognition (1)
Estoy haciendo un proyecto sobre extracción de características de Gabor. Estoy muy confundido acerca de lo que significa una característica de Gabor. He hecho una matriz de características con diferente orientación y frecuencia. Es que la característica de Gabor o la característica como característica estadística, característica geométrica, característica de dominio espacial, invariancia, repetibilidad, etc. calculada de la imagen obtenida después de convertir la imagen con el banco de filtros de Gabor con diferente orientación y frecuencias se refiere a la característica de Gabor.
Los filtros de Gabor actúan de manera muy similar a las células corticales visuales de los mamíferos, por lo que extraen características de diferentes orientaciones y diferentes escalas.
También hace poco hice algunos filtros de Gabor basados en la extracción de características.
Parece difícil inicialmente pero es fácil de implementar.
Para facilitarte la comprensión, te daré un tutorial.
Supongamos que tienes una imagen como
Y calcula las características de gabor en 5 escalas y 8 orientaciones (que supongo que ya ha hecho) obtendrá filtros como
Ahora necesita convertir cada filtro con la imagen para obtener 40 (8 * 5 = 40) representaciones diferentes ( response matrices ) de la misma imagen donde cada imagen le proporciona un vector de características.
Así que después de la convolución
Ahora necesitas convertir esas matrices de respuesta en un vector de características.
Por lo tanto, el vector de características puede consistir en: Energía local, Amplitud media, Amlitud de fase u Orientación, cuyo local tiene Energía máxima
Trabajé en energía local y amplitud media y obtuve resultados suficientemente buenos.
Energía local = sumando el valor cuadrado de cada valor de matriz de una matriz de respuesta
Amplitud media = suma de los valores absolutos de cada valor de matriz de una matriz de respuesta
Así al final obtendrás dos matrices que serán [1x40] cada una.
Puede agregar una matriz a la otra para crear una matriz de características [1x80] para una imagen y así crear un vector [nx80] para n imágenes para propósitos de entrenamiento adicional.
Sin embargo, para aumentar la eficiencia puede usar los filtros Log Gabor ( vea esto )
Y para obtener más información sobre la función Extracción con filtros de Gabor, consulte este paper