Gabor extraction de caractéristiques
Je fais un projet sur Gabor extraction de caractéristiques. Je suis très confus au sujet de ce qu'est une Gabor fonctionnalité. J'ai fait une fonction de matrice de l'orientation et de la fréquence. C'est que le Gabor fonction ou la fonction comme les statistiques caractéristique géométrique de la fonctionnalité, de l'espace de domaine, l'invariance, la fidélité, etc calculée de l'image obtenue après la convolution de l'image avec la banque de filtres de Gabor avec une orientation différente et les fréquences se réfère à la fonction de Gabor.
source d'informationauteur user3106892
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Filtres de Gabor loi très similaire à mamalian corticales visuelles cellules au cours de l'extraction de caractéristiques à partir d'une orientation différente et différentes échelles.
J'ai aussi récemment fait quelques filtres de Gabor basée sur l'extraction des caractéristiques.
Il a l'air dur au départ, mais il est facile à mettre en œuvre.
Pour le rendre facile pour vous de comprendre, je vais vous donner une soluce.
Supposons que vous avez une image comme
Et de vous calculer gabor fonctionnalités à 5 échelles et 8 orientations (Qui, je suppose, vous l'avez déjà fait), vous obtiendrez des filtres comme
Maintenant, vous avez besoin de convolution chacun des filtres avec l'image pour obtenir 40 (8*5=40) représentation différente(
response matrices) de la même image où chaque image vous donne une fonction vectorielle.Donc après convolution
Maintenant, vous avez besoin de convertir ces Réponse Matrices à la fonction de vecteur.
Ainsi le trait vecteur peut consister en : Locale de l'Énergie,de la Moyenne de l'Amplitude,de la Phase Amlitude ou d'Orientation dont le local a un maximum d'Énergie
J'ai travaillé locale de l'énergie et de l'amplitude moyenne et a obtenu d'assez bons résultats.
Locale de l'Énergie = additionnant le carré de la valeur de chaque matrice de valeur à partir d'une matrice de réponse
Amplitude moyenne = somme des valeurs absolues de chaque matrice de valeur à partir d'une matrice de réponse
Ainsi, à la fin vous obtiendrez deux matrices qui seront
[1x40]chaque.Vous pouvez ajouter une matrice à l'autre pour créer un
[1x80]fonction de la matrice d'Une image et de créer ainsi un[nx80]vecteur de n images pour la poursuite des fins de formation.Comment jamais, pour en accroître l'efficacité, vous pouvez utiliser le Journal des filtres de Gabor.(voir ce)
Et pour plus d'informations sur l'Extraction de caractéristiques avec les Filtres de Gabor voir ce papier