Howtosignalprocessing
- Bagaimana Fitur Kantong Kata Visual Diekstraksi?
- Bagaimana cara kerja tas visual?
- Fase mana dalam tas fitur kerangka kerja menghasilkan kata -kata visual?
- Bagaimana kita menggunakan clustering untuk menghitung sekantong representasi gambar kata?
Bagaimana Fitur Kantong Kata Visual Diekstraksi?
Konsepnya diadaptasi dari pengambilan informasi dan kantong kata -kata NLP (busur). Di Bag of Words (Bow), kami menghitung jumlah setiap kata muncul dalam dokumen, menggunakan frekuensi setiap kata untuk mengetahui kata kunci dokumen, dan membuat histogram frekuensi darinya. Kami memperlakukan dokumen sebagai sekantong kata (busur).
Bagaimana cara kerja tas visual?
Objek Bagoffeatures mendefinisikan fitur, atau kata-kata visual, dengan menggunakan algoritma kluster K-Means (statistik dan pembelajaran mesin) pada deskriptor fitur yang diekstraksi dari pelatihan . Algoritma secara iteratif mengelompokkan deskriptor ke dalam kluster K yang saling eksklusif.
Fase mana dalam tas fitur kerangka kerja menghasilkan kata -kata visual?
Setelah menemukan titik tombol optimal dari metode GKS baru, fase konstruksi CodeBook BOF (seperti yang dijelaskan dalam bagian “Metode Bag-of-Fitur”) dilakukan yang menggunakan pengelompokan K-Means untuk menghasilkan berbagai kata visual.
Bagaimana kita menggunakan clustering untuk menghitung sekantong representasi gambar kata?
Jumlah cluster adalah ukuran codebook (analog dengan ukuran kata kamus). Dengan demikian, setiap tambalan dalam suatu gambar dipetakan ke codeword tertentu melalui proses pengelompokan dan gambar dapat diwakili oleh histogram codewords.
