14、图像挖掘：从理论到实践的全面解析

图像挖掘：从理论到实践的全面解析

1. 图像挖掘的方法概述

在图像挖掘领域，主要存在两种用于模式识别和图像分类的方法。第一种方法是自下而上的数值方法，尽可能多地从图像中提取数值特征，以实现对象分类的最终目标。然而，这种数值方法通常难以让用户理解推理过程。第二种方法则基于专家对图像的符号描述，它能以明确的形式向专家展示图像的解释方式，因此具有领域知识的专家通常更倾向于这种方法。

2. 图像挖掘实验的准备流程

图像挖掘的整个过程可分为五个主要步骤，具体如下：
1. 头脑风暴 ：这是理解问题领域并确定知识工程过程重点关注的重要知识片段的过程。
2. 访谈过程 ：使用特定的图像知识工程方法，引出基本属性及其属性值，进而确定合适的图像处理和特征提取算法，用于自动提取特征和其值。
3. 将图像描述收集到数据库 ：基于前面的结果，将专家的图像读取结果和自动图像分析及特征提取工具的结果收集到数据库中，该数据库是挖掘实验的基础。
4. 挖掘实验 ：基于数据库进行挖掘实验，并使用可靠的统计方法（如交叉验证）确定挖掘结果的错误率。
5. 审查 ：与专家一起审查错误率和规则，根据结果的质量决定是否停止挖掘过程或进行新一轮尝试。

下面是图像挖掘过程的流程图：

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    A[开始头脑风暴] --> B[收集原型图像]
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