どのようなデータのクラスタリング支援画像パターン認識

Question

って様の様々なサイズを確認するデータのクラスタリングアルゴリズムの探クラスター間のランダムなデータポイントで表されるノード、また読書データのクラスタリング使用のための画像認識します。私は失敗に接続されるのは、どのようなクラスタリングデータの認識に画像や顔認識.できる人に説明す。

Answer 1

でもそのクラスタリング使用のためのパターン認識、画像の認識特に次の点が重要です。クラスタリングが 還元処理, -画像このメガピクセル時代に必要と沸騰を抑えたいのですが---。でも プロセスを生み出すカテゴリ ることはもちろん便利です。

しかしあ 多くのアプローチのクラスタリング手法として画像認識.理由の一つは、この多様性とクラスタリングの適用の異なるレベルの異なる目的基礎からピクセルレベルの機能（機能させることで、時代が求めるには、幾何学的な姿---、分類などに利用いたします。

非常に高いレベル クラスタリングは統計ツール, で、発見の相対的な重要性が様々な寸法を定義しようとすると、所属の特定の項目を特定です。

一つ [多く]利用[s]のようなツールです 教師付き学習, を行い、特定の人に選択項目（画像）に投入されるクラスタージ、ラベルに関連付けられる項目は"apple","はapple","これはレモン"...)、クラスタリングロジックを判定しどのくらい各寸法の入力事項を各グループの項目（リンゴ、レモン...)が独自のクラスター（例えば、色の物質が比較的少し、その形状 の存在のドットが何であるを問います。この後、研修相、新しい画像を送り込むことができる論理を見てどのように、特定のクラスターこのイメージが、"認識"としてバナナ!).

で画像処理を覚えているものは、"frbのクラスタリングロジックは必ずしも実際、このrawピクセルが、様々な"オブジェクト" 特徴付けるさまざまな"要素"のオリジナルデータは収集の比較的高い次元ベクトルではありませんが、このままでは一部についてで出会ったその他のその他のデータのクラスタリング事例）による前の段階ですでに使用されています。例えば、重要な要素顔認識の正確な距離センターの目の前。前の画像が処理される値の目れを頼りに他のクラスタリングに基づく論理。その間の距離を目、その他多くの要素供給により、最終的にクラスタリング。

前記述する唯一の使用例クラスタリングのための画像認識します。実際に、様々な形ニューラルネットワーク用いられてきましたが、非常に成功し、この領域での議論の意味でこれらの神経ネットワークはクラスタリング情報。理由のひとつの成功の神経ネットがあるその能力をより尊重さ 産地 ほとんど変化しないことから、元の入力やその能力を 階層型ファッション.

良い結果がこの書きできるショートリストオンライン資源が押された時間でのひととき---することができる";-)

翌日の編集:(失敗した試みを提供する入門のオンライン書誌を対象)

私検索文学のクラスタリングに適用される人工のビジョン、画像処理が異なる...クラスター;-)

• 書籍など アルゴリズムのための画像処理、コンピュータビジョン J ParkeyのパブはWiley、 マシンビジョン:理論、アルゴリズムの諸問題 M Seulしていました。アケンブリッジです。などの書籍は、すべての重要な技術に伴う騒音の低減、エッジ検出、カラーや強度変換、およびその他多くの要素画像処理の最ることができないのでクラスタリングや統計的方法である必要はないで、やも言及しているクラスタリングに適用されるパターン認識やその他事ができます。
• 学術論文や学会ハンドブックには、具体的にはカバーをクラスタリング技術を応用人工的なビジョンなど、最も狭いと深いファッション(例:変動、福永、Narendraアルゴリズムの応用文字認識、または速い方法の選択の最近隣の候補である。

短感じ病気に備える特定の書籍または第た。

ちょっとした情報を閲覧のタイトルと言うGoogleの書籍、キーイングによる"人工のビジョン"や"画像の認識"または一部のタイトル。のプレビュー機能のタグクラウド(ちなみ中に別のアプリケーションのクラスタリング)は"このブック"リンクすることができます。良いアイデアの様々な書籍の内容をもう購入します。残念ながらの読者の潜在的利益を応用分野にこれらの書籍は比較的高価です。のその他のスペクトルは、ダウンロードし、時には無料,研究論文議論します。それらも示さ常(web)は、Google、または専門のリポジトリなどの CiteSeer.

新しい環境でも、頑張って下さ探査の分野で!