用于图像分类的神经网络 (OpenCV/Emgu)答案

【问题标题】：Neural Networks for Image Classification (OpenCV/Emgu)用于图像分类的神经网络 (OpenCV/Emgu)
【发布时间】：2011-12-03 17:22:14
【问题描述】：

我是神经网络的新手，并且已经查看了 emgu 和论坛上的（稀疏）代码示例。但是无法弄清楚如何使用 OpenCV 中的神经网络实现对图像进行分类。

例如

有人可以提供一些代码示例或指针吗？非常感谢您的帮助。

【问题讨论】：

您想立即将图像分类成一个完整的层次结构吗？我不知道 OpenCV 的学习代码，但如果你从更基本的任务开始，比如“图像包含人脸”，喂你 NN 的人物肖像和荒凉的风景，你可能会取得更大的成功。
谢谢，我确实知道如何从图像中提取特征——边缘、形状、颜色等。但我对人工神经网络一无所知，如何设计一个并着手去做。因此需要一个起点。
这个项目完全符合您的要求：Automatic Linguistic Indexing of Pictures (ALIP)

【解决方案1】：

您的任务超出了图像分类的当前技术水平。练习一些更简单的东西，比如digit recognition。

另外，检查ASIRRA 项目的猫/狗分类问题。

【讨论】：

我认为这个帖子有点不同：stackoverflow.com/questions/1559843/… NN 做了一些了不起的事情
@NeilN，该线程列出了一些很棒的 ANN 用途——我以前见过它，感谢您链接到它。
嗨，Don，我不认为这项任务超出了 NN 的能力和当前最先进的图像处理能力。使用足够但非常复杂的预处理和特征匹配算法，这种类型的图像处理确实是可能的。我读过具有这种能力的军事研究背景的论文。但是，我认为您的建议是正确的，即这个过程可能超出大多数，实现这样的应用程序必须投入大量的资金和时间。干杯
哦……没想到这么难。特别是考虑到 CBIR 是一个活跃的研究领域（qv.like.com 等）

【解决方案2】：

如果您选择通过数字识别来沾沾自喜，这里是dataset，我参加的两门课程都用于神经网络的第一次作业。

【讨论】：

【解决方案3】：

完全同意Don Reba。给出更多细节，您很可能没有足够的数据来解决您正在尝试的问题。事实上，斯图尔特·格曼在过去几年中曾发表过一次演讲，认为用这种方式思考分类可以“解决”愿景是不现实的。它被称为"Google and the VC Dimension"。

这种“规模”的数字识别和问题更容易通过大量数据来解决。

【讨论】：