CHƯƠNG III: KẾT QUẢ PHÂN LỚP ẢNH DỰA TRÊN KỸ THUẬT MDS VÀ SVM

Một phần của tài liệu PHÂN LỚP ẢNH SỬ DỤNG KỸ THUẬT MDS KẾT HỢP VỚI SVM (Trang 60)

KỸ THUẬT MDS VÀ SVM

3.1 Cài đặt chương trình mô phỏngHệ thống bao gồm: Hệ thống bao gồm:

Phần cứng máy tính: 1 máy laptop có vi xử lý Intel® Core™ i5-3230M @ 2.60GHz 2.60GHz; Ram 4 GB; HDD 500; hệ điều hành window 8 64bit.

Phần Mềm: Sử dụng phần mềm Matlab R2013a 64bit. Hệ cơ sở dữ liệu mẫu: Gồm 2 cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu ifd: bao gồm 62 người, mỗi người 11 ảnh, tổng số ảnh là 684 bức ảnh. Mỗi bức ảnh có kích thước ban đầu: 640x480 pixels. Các ảnh đều có dạng JPG, hệ màu RGB, độ sâu màu là 24 bit.

Cơ sở dữ liệu att: bao gồm 40 người, mỗi người 10 ảnh, tổng số ảnh là 400 bức ảnh. Mỗi bức ảnh có kích thước ban đầu: 92x112 pixels. Các ảnh đều có dạng JPG, hệ màu Gray, độ sâu màu là 8 bit.

Mục đích của ta là sử dụng phương pháp MDS kết hợp với kỹ thuật SVM để phân lớp ảnh, kiểm tra độ chính xác và thời gian xử lý là bao nhiêu ?.

Hình 3.2: Các ảnh trong cơ sở dư liệu att.

3.1.1 Các thông số mô phỏng MDS và SVM

Các thông số của kỹ thuật MDS (Multidimentinal scaling):

Tập dữ liệu mẫu sẽ được chuyển đổi sang khoảng cách giữa các ảnh bằng một trong những khoảng cách đo được nêu. Lần lượt chuyển ảnh dữ liệu ban đầu về không gian với số chiều như sau: 50, 70, 80,100, 200 và dữ liệu sẽ chia làm 80%|20%, 60%| 40% để huấn luyện và kiểm tra kết quả.

Các thông số sử dụng với SVM: Loại SVM: C-SVC. Hàm kernel: RBF. C: cost =1. Cachesize: 2000. Gamma: 0.07. eps = 1e-3.

3.1.2 Giới thiệu giao diện chương trìnhHướng dẫn sử dụng: Hướng dẫn sử dụng:

Chọn hướng dẫn sử dụng trên thanh menu của giao diện chính hoặc trên các menu của giao diện Train&Test hoặc nhận dạng mặt người ta có trang thông tin hướng dẫn như sau:

Hình 3.3: Giao diện hướng dẫn. sử dụng.

Hình 3.4: Giao diện chính của chương trình.

Một phần của tài liệu PHÂN LỚP ẢNH SỬ DỤNG KỸ THUẬT MDS KẾT HỢP VỚI SVM (Trang 60)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(80 trang)
w