基于KNN-Dense sift的图像识别(手势识别)

本文介绍了基于KNN算法和Dense-SIFT特征的手势识别方法。KNN通过计算对象间距离进行分类,Dense-SIFT则在图像上以固定步长提取特征。算法实现部分包括KNN的类定义、训练数据初始化,以及用稠密SIFT处理图像进行手势识别的步骤,最后展示了实验结果。

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K-近邻算法(KNN)

原理
最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类。但是存在一些问题,如不可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象,其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配,导致一个训练对象被分到了多个类的问题,基于这些问题呢,就产生了KNN。
KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,其中K通常是不大于20的整数。KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
举个例子说明:如下图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将被赋予红色三角形那个类,如果K=5,由于蓝色四方形比例为3/5,因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。
在这里插入图片描述
由此也说明了KNN算法的结果很大程度取决于K的选择。

在KNN中,通过计算对象间距离来作为各个对象之间的非相似性指标,避免了对象之间的匹配问题,避免了对象之间的匹配问题,在这里距离一般使用欧氏距离或曼哈顿距离:
同时,KNN通过依据k个对象中占优的类别进行决策,而不是单一的对象类别决策。这两点就是KNN算法的优势。
KNN算法的思想总结:在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为:
(1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离;
(2)按照距离的递增关系进行排序;
(3)选取距离最小的K个点;
(4)确定前K个点所在类别的出现频率;
(5)返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。

Dense-sift(稠密sift)算法

原理
dense SIFT与做特征匹配所用到的SIFT的不同点:dense SIFT是提取我们感兴趣的patches中的每个位置的SIFT特征。而通常做特征匹配的SIFT算法只是得到感兴趣区域或者图像上若干个稳定的关键点的SIFT特征。因此Dense sift多用来做图像分类,sift算法适用于寻找多张图片中同一物体的对应关系。
如图所示,关于dense SIFT提取的做法是:拿一个size固定的掩模或者bounding box,以一定的步长(stepsize)在图像上自左向右、从上到下提取dense SIFT的patch块。
在这里插入图片描述

算法实现

一、KNN算法实现

class KnnClassifier(object):
    def __init__(self,labels,samples):
        """ 使用训练数据初始化分类器  """
        self.labels = labels
        self.samples = samples
    def classify(self,point,k=3):
        """ Classify a point against k nearest 
           
### 图像识别 AI 技术概述 图像识别是一种基于人工智能的重要技术,它通过计算机对图像进行处理、分析和理解来完成目标检测与分类的任务[^1]。这种技术广泛应用于多个领域,例如医疗诊断、自动驾驶以及工业自动化。 #### 实现方法的核心流程 通常情况下,图像识别的实现可以分为四个主要阶段: 1. **图像采集** 首先需要获取高质量的图像数据作为输入源。在实际应用中,这可能涉及使用高分辨率摄像头或其他传感器设备捕捉场景中的对象信息。 2. **预处理** 接下来是对原始图像执行必要的前处理操作,比如调整大小(resizing),去噪(denoising)或者增强对比度(contrast enhancement)[^2]。这些步骤有助于提高后续特征提取环节的效果。 3. **特征提取** 此部分旨在从经过初步清理后的图像里抽取有意义的信息片段——即所谓的“特征”。传统方式依赖手工设计算法如SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 或HOG(Histogram of Oriented Gradients); 而现代深度学习模型则倾向于让神经网络自动习得最佳表示形式. 4. **分类决策** 最终一步就是依据前面所得到的各种特性参数做出判断, 将待测样本归属到某个特定类别下。此过程中常用的支持向量机(SVM), k近邻(KNN)等机器学习方法已被卷积神经元网路(Convolutional Neural Networks,CNNs) 所取代,在很多公开评测集上取得了超越人类水平的表现成绩. ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_cnn_model(input_shape=(None,None,3)): model = models.Sequential() # 添加卷积层与池化层组合 model.add(layers.Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3), activation='relu',input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) model.add(layers.Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) model.add(layers.Flatten()) # 全连接层配置 model.add(layers.Dense(units=64,activation='relu')) model.add(layers.Dropout(rate=0.5)) # 减少过拟合风险 model.add(layers.Dense(units=num_classes,activation='softmax')) return model ``` 上述代码展示了一个简单的CNN架构用于解决多类别的图像分类问题。其中包含了两组Conv-Pool结构单元配合Dropout机制防止训练期间发生严重的过适配现象;最后一层Softmax负责输出各个标签对应的概率分布情况。
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