私はWekaを初めて使用し、使用方法の例から、テキストの問題しか見たことがありません. 機械学習分類器で Weka の画像を使用できますか?
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のプラグイン (以前の高度な Weka セグメンテーション プラグイン)を使用して、ピクセル分類を直接行うことができます。Trainable Weka Segmentation
Fiji/ImageJ
このプラグインは、インタラクティブな学習によるセグメンテーション用に設計されています。これは、ユーザーが一連の機能 (エッジ検出器、テクスチャ フィルターなど) を選択し、クラスの数 (デフォルトでは 2 つ) を選択し、すべてのクラスのサンプルを (ROI ツールを使用して) 対話的に描画することを意味します。これらのサンプルに基づいて分類子をトレーニングした後、画像ピクセル全体が分類され、セグメンテーション結果が元の画像に重ねて表示されます。アイデアは、満足のいくセグメンテーションが得られるまで、このプロセス (描画 + トレーニング) を繰り返すことです。
このプラグインは、サンプルARFF format
を保存/ロードし、分類子を .model 形式で保存/ロードするための一連のツールも提供するため、最新バージョンの WEKA と完全に互換性があります。
やりたいことが画像分類である場合、プラグインのメソッドの一部を再利用できる場合もあります。
ImageJ
やなどのオープン ソースの画像処理アプリケーションFiji
を使用して、画像から特徴を抽出し、Weka
フィジーには、高度な Weka セグメンテーションと呼ばれるプラグインがあり、Weka 分類器を画像に適用するのに非常に役立つはずです。
Weka 機械学習分類器は、数値およびカテゴリの特徴を処理します。画像で weka を使用する前に、画像から特徴を抽出する必要があります。必要に応じて、平均、最大、平均などの単純な機能で十分な場合があります。または、画像に他のアルゴリズムを使用する必要がある場合があります。
ウィキペディアの特徴抽出アルゴリズムの下。
低レベル
- エッジ検出
- コーナー検出
- ブロブ検出
- リッジ検出
- スケール不変の特徴変換
光学式文字認識アンケートを読んで、それらがどのように使用されているかを理解することをお勧めします. OCR は、使用するための非常に単純な例です。OCR には、標準のデータ セットとアルゴリズムが存在します。したがって、それについて学ぶことは非常に有益です。