20、基于原型分类的自动知识获取与可变形对象跟踪方法

基于原型分类的自动知识获取与可变形对象跟踪方法

基于原型分类的细胞图像分析

在细胞图像分类任务中，我们可以借助原型分类法来实现概念学习。其通用方法流程如下：
1. 图像测量 ：利用图像分析和特征描述技术，从细胞图像中获取相关测量数据。通过自动图像分析，定位细胞的细胞核和细胞质，并对该区域的面积、形状、灰度、纹理、物体运动或位移等属性进行测量。
2. 信息总结 ：将这些测量数据总结为更有意义的关于细胞过程的信息。可以采用描述性统计方法，如计算单个特征或多维特征的均值、标准差或分布，并以不同方式可视化结果，供生物学家进一步评估。此外，特征之间的相关性也是有价值的信息。
3. 分类处理 ：将数据总结为类别是最高级别的总结方式，可直接帮助生物学家做出最终决策。若类别已知，可将其作为分类的起点；若未知，则可使用聚类方法来发现类别。

原型分类作为一种知识获取方法，具体步骤如下：
1. 原型选择 ：为每个类别选择一个原型，由生物学家根据细胞的外观进行挑选，这要求生物学家对基于细胞的检测过程有足够的了解。
2. 判别能力检查 ：根据从细胞测量的属性值和选定的相似性度量，检查原型的判别能力。由于使用过多属性可能引发维度灾难，对于小样本量，最好选择一两个属性以确保分类器的良好性能。
3. 分类器设置与评估 ：根据上述信息设置第一个分类器，并应用于实际数据。为每个新数据分配分类标签，手动评估分类器的性能。生物学家为样本分配真实标签，并存储