image-processing - Scikit の SVM でトレーニングした後、サンプル イメージでクエリを実行する Python モジュールを学習する

Question

トレーニング セットと検証セットを使用して SVM を実行すると、混同行列で結果を確認したところ、すべて問題ありませんでした。

その後、「例によるクエリ」システムを実装するにはどうすればよいですか。画像を指定して、画像セット内の最も類似した画像を返します (しきい値に基づいて)。Pythonの例があります(scikit-learnモジュールを使用)?

Answer 1

類似の画像を取得する場合、分類器は必要ありません。これは通常、最近傍問題であり、高次元の特徴を持つ可能性が最も高いです。キーは見つけることです：

• あなたが最も気になるイメージキャラクターは？形？色？色分け？物体？
• イメージの特徴を説明するのに最適な特徴は何ですか? 色の場合は、R/G/B 値またはヒストグラムが必要になる場合があります。
• 類似性をどのように測定しますか? つまり、距離関数です。
• このような NearestNeighbor 問題のセットアップで使用するアルゴリズムはどれですか? オプションには、kd-tree、locality-sensitive-hashing などがありますが、これらに限定されません。ここにはいくつかの良い議論があります。