К списку форумов К списку тем
Регистрация    Правила    Главная форума    Поиск   
Имя: Пароль:
Рекомендовать в новости

Выбор начальных центроидов K-средних

0 - 27.08.2016 - 13:01
Добрый день.
Подскажите, пожалуйста, как лучше всего выбрать начальные центроиды для алгоритма K-средних? Задача такая. Есть картинка - фотография аэрофотосъемки. На ней может быть лес, дорога, речка, городские постройки и прочее. С целью сегментации я применяют к картинке алгоритм K-средних. В качестве данных могут быть цветовые характеристики пикселя из цветовой схемы HSV и некоторые текстурные признаки (например, энергия по гистограмме, энтропия и прочее).
Пока я сделал чтобы начальные центроиды выбирались случайным образом. но при этом, если одну и ту-же картинку обработать повторно, то она сегментируется по разному, так как в следующий раз начальные значения центроидов уже другие.



1 - 27.08.2016 - 16:19
Я думаю, мало кто тут знает вообще что это за алгоритм
2 - 29.08.2016 - 05:08
Цитата:
Сообщение от SIMATIC Посмотреть сообщение
Я думаю, мало кто тут знает вообще что это за алгоритм
Он мгновенно ищется в инете. Остаётся только прочитать определение.

К сожалению зачинщик совершенно ничего не сообщает, а что является элементами, каковые будут объединяться, какова цель.
Цитата:
Сообщение от megabax Посмотреть сообщение
Подскажите, пожалуйста, как лучше всего выбрать начальные центроиды для алгоритма K-средних?
Цитата:
Сообщение от megabax Посмотреть сообщение
Пока я сделал чтобы начальные центроиды выбирались случайным образом. но при этом, если одну и ту-же картинку обработать повторно, то она сегментируется по разному, так как в следующий раз начальные значения центроидов уже другие.
Это совершенно странно. Данные те же, а результат другой?
Цитата:
Сообщение от megabax Посмотреть сообщение
Пока я сделал чтобы начальные центроиды выбирались случайным образом.
В определении алгоритма в начале выбирается пара ближайших точек. Так что он детерминирован, но сам процесс вычлинения кластеров отсутствуется.
3 - 30.08.2016 - 00:16
Ну да, другие, каждый раз в зависимость где начать. При большой выборке конечно, как на фото. Потому что принимается в расчет только среднее. И наперед заданное количество кластеров. Алгоритм предполагает что начальные центроиду блуждают в каждой итерации. а так как выборка большая и "равномерная" то решение множественное. Главное что будет сохняться средняя в кластере. Но может вам не то надо? Я просто не знаю что такое сегментация в вашем случае. Можен вам надо чтобы центроиды оставались где ткнули вначале, а менялся контур кластера именно вокруг этих фиксированных центроидов. Тогда это другой аглоритм.
4 - 30.08.2016 - 00:28
Правда тогда это уже не центроиды.
5 - 30.08.2016 - 11:27
2-x0577216 >
Цитата:
Сообщение от x0577216 Посмотреть сообщение
К сожалению зачинщик совершенно ничего не сообщает, а что является элементами, каковые будут объединяться, какова цель.
Цель сегментации - выделение контура. Контур нужен для того, чтобы по нему сопоставить две разные фотографии, сделанные через некоторый небольшой промежуток времени с беспилотника, чтобы определить, в какую сторону сместился онный. Это тема моей магистерской диссертации.
Я полагаю, что выделение контуров посредством текстурно-тонвой сегментации (по фотометрическим признакам типа цвета и яркости и текстурным признакам типа различных статистических характеристик картинки) выделение контура будет более качественным, чем, допустим, если использовать алгоритм Кэнни и ему подобные. Основная проблема подобных алгоритмов - контур одного и того же объекта на следующей фотографии иногда довольно ощутимо отличается от первой. Планирую решить данную проблему.
6 - 30.08.2016 - 11:30
Сейчас я попробовал в качестве центроидов использовать экстремумы гистограммы распределения характеристик. Но пять же, K-средних для данной задачи выбирается 4 или 5, но экстремумов может быть и меньше.
7 - 30.08.2016 - 13:40
Вам сюда. https://applitools.com вы им еще не конкурент, но можете быть. Тему выбрали на ура.
8 - 30.08.2016 - 14:34
Так это ж - экстримимумымы - зависят от данных, распределения. А количество вам требуемых кластеров разве не сами выбираете? Если напишете точнее что надо на емаил решаемо.
9 - 30.08.2016 - 16:53
Цитата:
Сообщение от megabax Посмотреть сообщение
Цель сегментации - выделение контура.
Контуров!
Цитата:
Сообщение от megabax Посмотреть сообщение
Контур нужен для того, чтобы по нему сопоставить две разные фотографии,
Такое делается через корреляцию. Для ускорения обычно делают через БПФ.


К списку вопросов
Опции темы Поиск в этой теме
Поиск в этой теме:

Расширенный поиск




Copyright ©, Все права защищены