Tổng hợp các thuật toán trích chọn đặc trưng phổ biến trong xử lý ảnh?


#1

Xin chào

Mình lập post này muốn hỏi trong xử lý ảnh có các thuật toán trích chọn đặc trưng nào (các thuật toán phổ biến chứ không phải tự định nghĩa theo hoàn cảnh bài toán)

Tạm chia các thuật toán thành các nhóm:

1 Đặc trưng về màu sắc
2 Đặc trưng về kết cấu
3 Đặc trưng về hình dáng
4 Đặc trưng cục bộ bất biến
5 Đặc trưng thu được từ các pp giảm chiều dữ liệu

Mình tạm thời biết các thuật toán như

  • Hog (3)
  • Sift (4)
  • Suft (4)
  • Lbp (2)
  • Haar Cascades
  • Pca (5)

Chắc là thiếu rất nhiều, mong chỉ giáo

Xin cảm ơn


#2

Hi bạn, mình xin đóng góp một tí, nếu có gì sai hi vọng mọi người sẽ sửa.

(1) Binary Image, Gray Scale Image, RGB, HSV …

(3) Canny Edge, Hough trnasform (Line and Circle detector) …

(4) Corner Detector, Harris Detector, Blob Detector …

(5) LDA, MDS, Isomap, t-SNE , LLE …


#3

bạn có target dùng các đặc trưng đó trong bài toán cụ thể nào ko hay chỉ đơn giản là muốn liệt kê ra thôi? Mình thấy với dữ liệu ảnh thì các mạng cnn, rnn xử lý quá tốt rồi nên ít khi phải dùng hand-crafted features nữa


#4

Đặc trưng là đặc điểm giúp phân biệt đối tượng này với đối tượng khác. Các thuật toán Binary Image, Gray Scale Image, RGB, HSV không hẳn là thuật toán trích chọn đặc trưng chứ nhỉ. Cả Canny Edge, Hough trnasform (Line and Circle detector)


#5

Mình đang muốn hỏi thiên về xử lý ảnh thuần thôi bạn. Các thuật toán trích chọn đặc trưng phổ biến được xếp theo các nhóm trên ấy


#6

À mình nghĩ đặc trưng là những tính chất của hình mà có thể dùng để phân biệt giữa hình này với hình khác bằng các bộ phân lớp ấy. Còn bản thân các đặc trưng thì không mang ý nghĩa phân biệt được. Các đặc trưng sau khi lấy ra chỉ là thông tin sẽ được đưa vào cái bộ phân lớp để học và phân biệt. Nên mình nghĩ nếu thông tin về màu sắc, cạnh nếu có thể lấy ra phù hợp thì cũng có thể xem là đặc trưng. CNN nếu tại các lớp conv ban đầu cũng chỉ mang đặc trưng là edge, corner thôi. Theo mình là v :slight_smile:


#7

Nếu chỉ dùng cho bộ phân lớp được thì để nguyên ảnh xám cũng được rồi mà với những đối tượng đơn giản thì acc vẫn cao. Còn định nghĩa đặc trưng trên mình lấy trong sách. Mình đang muốn hỏi các thuật toán điển hình trong trích chọn đặc trưng ấy


#8

các bạn jcho mình hỏi là bộ phân loại và bộ phân lớp có giống nhau không? có những bộ phân loại nào?