数据挖掘技术与应用-图像分析-图像大数据

第九章 图像大数据

目 录图像分类face_recognition 0102

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图像分类

n图像数据分析的内容是什么？内容分析，内容识别，检测都离不开图像的分类

n分类目标：所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。

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图像分类的例子

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图像分类的例子

n图像分类模型读取该图片，并生成该图片属于集合 {cat, dog, hat, mug}中各个标签的概率

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图像分类在别的领域

n虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。

n卫星影响

n医学领域

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卫星领域

“空间考古学家”Sarah使用卫星影像定位过许多遗失的埃及城市、古庙和陵墓。

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医学领域

基于海量的放射影像，准确识别疾病病灶并量化，为医生提供最专业的诊断依据

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图像在计算机中的结构

n在进行图像分类前我们了解一下图像在计算机中的结构

n对于计算机来说，图像是一个由数字组成的巨大的3维数组。

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图像在计算机中的结构

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图像在计算机中的结构

n在这个例子中，猫的图像大小是宽248像素，高400像素，有3个颜色通道，分别是红、绿和蓝（简称RGB）。如此，该图像就包含了

248X400X3=297600个数字，每个数字都是在范围0-255之间的整型，其中0表示全黑，255表示全白。

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图像与机器学习

n我们发现了图像是以数组形式进行的表达n能否将这些数组放入机器学习算法中

n通过比较数组的距离进行分类

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图像与机器学习

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图像分类的简单实现

n我们在进行线性分类前，先了解一下将会使用到的工具OpenCV

n OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库

n该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉，该

库也包含了比较常用的一些机器学习算法

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OpenCV

n OpenCV功能非常强大，我们在此只对常用功能做介绍

n更多的详情参考：https:///

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最简单的线性划分

>>>import cv2

# Load input image -- 'table.jpg' >>>input_file = 'D:/ml/flower.jpg' >>>img = cv2.imread(input_file)

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最简单的线性划分

>>>input_file2 = 'D:/ml/flower.jpg' >>>img2 = cv2.imread(input_file2) >>>print(img2-img))

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图像分类困难和挑战

n计算机是机械的，即使非常细微的变化在图像矩阵中也会变为巨大的差异

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图像分类困难和挑战

n视角变化（Viewpoint variation）：同一个物体，摄

像机可以从多个角度来展现。

n大小变化（Scale variation）：物体可视的大小通常是会变化的（不仅是在图片中，在真实世界中大小也是变化的）。

n形变（Deformation）：很多东西的形状并非一成不变，会有很大变化。

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图像分类困难和挑战

n遮挡（Occlusion）：目标物体可能被挡住。有时候只有物体的一小部分（可以小到几个像素）是可见的。

n光照条件（Illumination conditions）：在像素层面上，光照的影响非常大。

n背景干扰（Background clutter）：物体可能混入背

景之中，使之难以被辨认。

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图像分类的光照

图像大数据图像分类的变形

图像大数据图像分类的遮挡

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图像分类困难和挑战

n思考：为什么人可以快速识别？你是如何快速判断的一个事物的呢？

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图像分类困难和挑战

n答案：特征，人们通过物体的特征来确定，回想一下我们是否通过尾巴和尖尖的耳朵确定了躲在窗帘后的猫？

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图像分类的特征提取

n SIFT算法，尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)算法是一种特征提取的方法。它在尺度空间中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，并以此作为特征点并利用特征点的邻域产生特征向量

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图像分类的特征提取

n FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。该方法多用于角点检测。

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图像分类的特征提取

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图像分类的特征提取实现

>>>import cv2

>>>sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

图像识别案例

人脸识别

n人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术

n人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提