9、基于人工神经网络的水果图像识别：特征挖掘与优化

基于人工神经网络的水果图像识别：特征挖掘与优化

在图像识别领域，如何准确地对不同类别的图像进行分类是一个关键问题。本文将以水果图像识别为例，介绍特征挖掘、特征降维以及人工神经网络（ANN）的实现过程，旨在提高分类的准确性和效率。

1. 特征挖掘

为了简化问题，我们首先选择了四个类别：布雷本苹果、迈耶柠檬、芒果和树莓。根据颜色、纹理和边缘等特征类别，我们需要找到最适合区分这些类别的特征集。

由于这四种水果颜色不同，颜色特征成为我们首先考虑的因素。我们尝试将每个像素作为人工神经网络（ANN）的输入。图像大小为 100×100 像素，由于是彩色图像，基于 RGB 颜色空间有红、绿、蓝三个通道，因此 ANN 的总输入数为 100×100×3 = 30,000。但这样会使 ANN 规模庞大，参数众多，优化复杂。

为了减少输入特征和参数数量，我们考虑使用单通道而不是三个 RGB 通道。以下是读取图像并创建其直方图的 Python 代码：

import numpy
import skimage.io
import matplotlib.pyplot
raspberry = skimage.io.imread(fname="raspberry.jpg", as_grey=False)
apple = skimage.io.imread(fname="apple.jpg", as_grey=False)
mango = skimage.io.imread(fname="mango.jpg", as_grey=False)
lemon = skimage.io.imread(fname="lemon