méthode de classification des images

Bonjour
J'ai besoin de cette leçon en vue de rédiger un mémoire de diplôme.

Qu'est-ce que tu veux dire par classification d'images ? Peux-tu donner le contexte ?

Gerald

SALUT,


La classification est une des taches importantes de la fouille de données et a pour but d'affecter à chaque donnée d'un ensemble un label de classe, et plus précisément est une axiome qui permet de distribué les objets (par exemple des individus d'une population quelconque) par classe ou par catégorie. Le résultats de ces axiomes sont des classes qui représentent un ensemble d'individus qu'ont un caractère (ou plus) en commun, en respectant des mesures de qualité :

- Une similarité inter-classes importante et
- Une dissimilitude intra-classes faible.

Ce qui concerne la classification d'image, l'analyste qui tente de classer les caractéristiques d'une image, utilise les éléments de l'interprétation visuelle pour identifier des groupes homogènes de pixels qui représentent des classes intéressantes de surfaces (du sol ou la couverture végétale...etc), afin d'extraire des connaissances à partir ces images. et pour ce faire, on doit choisir parmi plusieurs algorithme et méthodes ...bref.

Tu peux trouver pas mal de ressources concernant ce vaste sujet...Si t'as besoin d'autres choses, peut être je pourrai t aider..

Je veux dire, comme un exemple les méthodes de classification des images, et Étapes chacun d'eux

Salut, si j'ai bien compris t'essayes de viser les méthodes et les algorithmes de classification (caractéristique : apprentissage supervisé), et non pas la segmentation (Clustering) ainsi mmmmmmm ce problème est particulièrement difficile pour les méthodes traditionnelles d'apprentissage supervisé principalement à cause du grand nombre de variables d'entrées qui servent à décrire les images (les pixels). En effet, en présence d'un grand nombre de variables, les méthodes d'apprentissage souffrent la plupart du temps d'une grande variance qui dégrade leur précision et de plus elles présentent des temps de calcul très élevés. Pour gérer ce problème de dimensionnalité, la classification d'images repose généralement sur un pré-traitement spécifique à chaque problème qui réduit sa complexité en extrayant des caractéristiques pertinentes. Celles-ci sont ensuite utilisées en entrée d'une méthode traditionnelle d'apprentissage automatique.

C'est pour ça je préfère que tu seras au courant avec les notions et les méthodes du traitement d'image. (il reste un avis mon ami )


Revenons à la classification, qui est utilisé beaucoup plus avec : le Diagnostic médical, la Protéomique, ...etc, elle se fait en 2 grandes étapes :

Étape 01: construction du modèle à partir de l'ensemble d'apprentissage.

Étape 02: utilisation du modèle qui à tester la précision du modèle et l'utiliser dans la classification de nouvelles données.

Pour les méthodes ce que je connais et ce que j'ai trouvé sont les suivantes:

Arbre de décision (à mon avis, la méthode la plus facile

),

Méthode KNN (plus proches voisin (K-PP) en français),

Réseaux de neurones (ce que je préfère de plus, malgré la difficulté de les comprendre et les implémenter

),

Réseaux bayésiens,

Algorithmes génétiques,

Case based-reasoning,

Rough set et

L'Analyse discriminante (Discriminant de Fisher, CCM).

Donc, tu dois choisir une méthode selon ton projet, puis commencer l'apprentissage et la validation de ta classification.

Pour d'autres infos, je préfère de m'envoyer un message privé pour nous fixer une date, la discutions sera en direct c'est mieux à mon avis, si le terme est juste, ou m'envoyer ton @ e-mail, Hotmail, yahoo ou skype si tu veux. bonne chance

je suis doit travaillé au minimum cinq ou six méthodes de classification des images (mon boite email est hakkisouf@yahoo.fr)....et Merci beaucoup pour Votre intérêt ce sujet

Salut, je t'ai rajouté dans ma liste d'amis, mais je comprend pas, comment dois-tu implémenter tout les algorithmes dans un seul programme? ni pour quoi? il suffit un ou deux non?
en tt cas je serai présent si je peux t'aider ...Bonne continuation.

je travaille un seul méthode de classification dans mon programme, mais le problème auquel je suis confronte est le partie théorie (méthodes de classification d'images )