数字图像处理大作业

发布 2022-07-18 20:53:28 阅读 9357

本次作业的任务是进行**分类实验,实验数据集由20个类别共2000张**组成,其中1000张**用于训练,另1000张**用于测试(详情见附录a)。

1) 为训练**提取底层特征,用特征向量表示训练**; (找训练样本分类属性)

2) 利用训练**的特征向量和类别标注数据训练分类器; (利用属性进行分类标注)

3) 为测试**提取底层特征,用特征向量表示测试**; (找训练样本分类属性)

4) 使用训练好的分类器对测试**的特征向量进行**分类;利用模型进行分类**。

5) 对**分类的结果进行评测分类结果**。

【要求】在本次大作业中,至少要用到以下底层特征:

1) hsv颜色特征:将h通道量化到18个值,s通道量化到3个值,v通道量化到3个值,hsv三个通道共量化到18x3x3=162个值;

2) cie-lab颜色特征:将l通道量化到4个值,a通道量化到8个值,b通道量化到8个值,lab三个通道共量化到4x8x8=256个值;

3) 除hsv颜色特征和cie-lab颜色特征以外,自选一种颜色特征;

4) 除以上颜色特征之外,自选2种非颜色类的底层特征(比如说,纹理特征和形状特征)。

建议】除以上要求的底层特征之外,可以自己查阅资料,使用更多更好的底层特征。

建议】可以在对不同的底层特征进行融合的过程中,观察不同的底层特征之间的互补关系,并加以分析。

【要求】在本次大作业中,至少要用到以下分类器:

1) libsvm:svm是一种被广泛采用的分类方法,libsvm是一个应用非常普遍的开源的svm实现,当前的最新版本是2.85版本(**地址);

2) 除libsvm外,自选另外两种分类方法。

建议】除以上要求的分类器之外,可以自己查阅资料,使用更多更好的分类方法。

建议】可以在实验过程中,观察不同的分类方法的效果优劣,并加以分析。

为了便于进行**分类结果的评测和比较,在实验的过程中请将**分类结果输出为以下统一的格式:

1) 每一行由3个数字组成,分别是**(在整个**集中)的序号、**的真实(标注)类别、**分类程序的**类别;

2) 由于共有1000张**,该文件共有1000行。

**分类实验的评测指标平均准确率a是所有类别的准确率的平均值,即:

a=(a1+a2+…+a20)/ 20

其中ai是对类别i的测试**进行**分类的准确率,定义如下:

ai=ri / ni

其中ri是类别i的测试**中**分类正确的**的数目, ni是类别i的测试**的数目(对于本次作业的**集ni=50)。

【要求】图形界面:实现一个图形化的界面用来展示**分类结果。

建议】可以按照下图进行图形化演示界面的设计。其中a为**类别列表,b为当前选定类别的训练**列表,c为当前选定类别的测试**列表。

【建议】图形化演示界面的原则是越能清楚地反应**分类结果越好,越美观越好。并不一定要按照上面的结构进行设计。

要求】confusion matrix: 将**分类结果的confusion matrix以一张图的形式显示出来。confusion matrix是一个20x20的矩阵,其中的第(i,j)个元素,是测试**中第i类**被判断为第j类的概率。

confusion matrix中每一行中所有元素的和应为1。confusion matrix中对角线上的第(i,i)个元素是第i类**的分类准确率ai,对角线上所有元素的平均值就是**分类实验的平均准确率a。

建议】尽量将confusion matrix的图做的清楚,美观。例子:下面是一个6个类别的**分类实验的confusion matrix(出处)。

confusion matrix的数据:

本次作业至少需要提交以下内容:

助教将根据“程序说明”编译你提交的源**,并重新运行**分类程序,因此,你提交的源**应该能够在windows xp操作系统上正常编译和运行。由于资源限制,你的程序不应该使用超过2g的内存,总的运行时间不应该超过12小时。在绝大多数情况下,这个限制是非常宽松的。

如果出现**无法编译、占用内存过多、运行时间过长或运行出错、运行结果与作业文档中的结果不一致等情况,在正常评分的基础上将酌情减分。

本次大作业采用的实验**集含有20个类别共2000张**(每个类别各100张**(其中训练**50张,测试**50张),如下表所示。

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