«image-processing» 태그된 질문

프로필 사진을 통해 트위터 사용자의 얼굴을 포함하는 작은 프로젝트를 진행하고 있습니다. 내가 직면 한 문제는 명확한 인물 사진 인 이미지를 제외한 모든 이미지를 필터링 한 후에 트위터 사용자의 작지만 상당 비율이 Justin Bieber의 사진을 프로필 사진으로 사용한다는 것입니다. 그것들을 걸러 내기 위해 그림이 저스틴 비버 (Justin Bieber)의 그림인지 프로그래밍 방식으로 …

110 machine-learning  clustering  image-processing 

이미지를 정규화하는 방법에는 몇 가지 변형이 있지만 대부분 다음 두 가지 방법을 사용하는 것 같습니다. 모든 이미지에서 계산 된 채널당 평균을 빼십시오 (예 : VGG_ILSVRC_16_layers ) 모든 이미지에서 계산 된 픽셀 / 채널로 빼기 (예 : CNN_S , Caffe 's reference network 참조 ) 자연스러운 접근 방식은 각 이미지를 정규화하는 …

88 deep-learning  image-processing 

MNIST 데이터 세트의 모든 이미지가 비슷한 스케일로 중심을 맞추고 회전하지 않고 위로 향하더라도 선형 모델이 이러한 높은 분류 정확도를 달성하는 방법을 의아해하는 중요한 필기 변형이 있습니다. 내가 볼 수있는 한, 상당한 필기 변형을 고려할 때, 숫자는 784 차원 공간에서 선형으로 분리 할 수 ​​없어야합니다. 즉, 서로 다른 숫자를 분리하는 약간 …

64 logistic  image-processing 

ZCA 미백과 일반 미백 (주요 구성 요소를 PCA 고유 값의 제곱근으로 나눔)에 대해 혼란 스럽습니다. 내가 아는 한, xZCAwhite=UxPCAwhite,xZCAwhite=UxPCAwhite,\mathbf x_\mathrm{ZCAwhite} = \mathbf U \mathbf x_\mathrm{PCAwhite}, 여기서 는 PCA 고유 벡터입니다.UU\mathbf U ZCA 미백의 용도는 무엇입니까? 일반 미백과 ZCA 미백의 차이점은 무엇입니까?

59 pca  dimensionality-reduction  image-processing 

ImageNet 분류 용지에서 상위 1 및 상위 5 오류율은 일부 솔루션의 성공을 측정하는 데 중요한 단위이지만 이러한 오류율은 무엇입니까? 에 깊은 길쌈 신경망과 ImageNet 분류 Krizhevsky 등으로. 하나의 단일 CNN (7 페이지)을 기반으로하는 모든 솔루션에는 상위 5 개의 오류율이 없지만 5 및 7 개의 CNN이있는 솔루션에는 5 개의 CNN에 비해 …

38 classification  neural-networks  error  measurement-error  image-processing 

컴퓨터 비전 (Gaussian Blur, thresholding, Hough-Transform 등)에 대한 몇 가지 표준 기술을 사용하여 정적 이미지 (.jpeg, .png 등)에서 동전을 감지 할 수있는 컴퓨터 프로그램을 작성했습니다. 주어진 이미지에서 가져온 동전의 비율을 사용하여 어떤 동전이 어느 것인지 확실하게 알 수 있습니다. 그러나 신뢰 수준을 높이고 유형 A로 추정되는 동전 (반지름 비율에서)이 올바른 …

33 image-processing 

두 개의 히스토그램이 주어지면 비슷한 지 아닌지를 어떻게 평가합니까? 단순히 두 히스토그램을 보는 것으로 충분합니까? 간단한 일대일 매핑은 히스토그램이 약간 다르고 약간 이동하면 원하는 결과를 얻지 못한다는 문제가 있습니다. 어떤 제안?

33 histogram  image-processing 

(image-mean_image)에 의해 CNN의 이미지를 정규화하는 이유가 확실하지 않습니까? 감사!

29 deep-learning  conv-neural-network  image-processing 

이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 스택 오버플 로 에서 마이그레이션 되었습니다. 7 년 전에 이주했습니다 . 신경망이 이미지 인식에서 어떻게 작동하는지 배우려고합니다. 나는 몇 가지 예를 보았고 더 혼란스러워졌습니다. 20x20 이미지의 문자 인식의 예에서 각 픽셀의 값은 입력 레이어가됩니다. 400 개의 뉴런. 그런 다음 숨겨진 뉴런 …

25 machine-learning  neural-networks  image-processing 

나는 깊고 회선이 많은 신경망으로 이미지 인식, 이미지 분류 등과 관련하여 많은 발전이 있었다는 것을 알고 있습니다. 그러나 PNG 이미지와 같이 그물을 훈련하면 인코딩 된 이미지 에만 작동 합니까? 다른 이미지 속성 이 이것에 영향을 줍니까? (알파 채널, 인터레이스, 해상도 등?)

22 neural-networks  deep-learning  image-processing 

이미지의 엔트로피를 계산하는 가장 정보 / 물리 이론상 올바른 방법은 무엇입니까? 나는 지금 계산 효율성에 관심이 없다. 나는 이론적으로 가능한 한 그것을 원한다. 회색조 이미지로 시작할 수 있습니다. 직관적 인 접근 방법 중 하나는 이미지를 픽셀 백으로 간주하고 여기서H=−∑kpklog2(pk)H=−∑kpklog2(pk) H = - \sum_k p_k log_2(p_k) KKK is the number of …

21 spatial  entropy  image-processing 

두 얼굴의 이미지를 비교하고 싶습니다. 나는 그들의 LBP- 히스토그램을 계산했습니다. 이제이 두 히스토그램을 비교하고이 히스토그램이 어느 정도 (0-100 %)인지 알 수있는 정보를 얻어야합니다. 이 작업을 해결하는 방법에는 여러 가지가 있지만 LBP 방법의 저자는 카이-제곱 거리가 히스토그램 교차점 및 로그 우도 통계량보다 우수하다는 점을 강조합니다. 저자는 또한 카이-제곱 거리의 공식을 보여줍니다. …

18 chi-squared  histogram  image-processing 

Andrew Ng의 신경 Netowrks의 비선형 가설을 방금 다루었 고, 우리는 100 x 100 의 그레이 스케일 강도 의 해상도 이미지의 특징 수 를 결정하기 위해 객관식 질문을했습니다 . 답은 5 천만, x 이었습니다.10 755510710710^7 그러나 이전에는 50 x 50 픽셀의 회색조 이미지입니다. 기능 수는 50x50 (2500)입니다. 왜 아닌 x 입니까?10 …

18 feature-selection  image-processing 

현재 이미지 분할 문제에 대해 Viterbi 교육 을 사용하고 있습니다. Viterbi 교육 대신 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 어떤 장단점이 있는지 알고 싶었습니다.

18 machine-learning  hidden-markov-model  image-processing  viterbi-algorithm  baum-welch 

Markov Random Fields를 사용하여 이미지의 영역을 분할하는 방법을 배우려고합니다. MRF의 일부 매개 변수를 이해하지 못하거나 수행하는 기대 최대화가 때때로 솔루션에 수렴하지 못하는 이유를 이해하지 못합니다. 베이 즈 정리에서 시작하여 . 여기서 y 는 픽셀의 회색조 값이고 x 는 클래스 레이블입니다. p ( y | x )에 대해 Gaussian 분포를 사용하기로 …

16 expectation-maximization  image-processing  classification