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「洞幺邦」COSD数据集图像分类与物体分割

wptr33 2025-01-03 19:19 19 浏览

关键词：matlab 图像处理图像分割目标检测

用于挑战性物体语义分割、实例分割和目标检测等计算机视觉任务的RGB-D数据集。

挑战性物体：镜子、玻璃等具有高透射性、高反射性的物体；包含RGB图片和对应的Depth图片；2个物体类别（反射物体、透射物体）+ 1背景类别；训练集包含4,421张图片，测试集包含3,639张图片示例

要求1：

PCA/Fisher图像分类。请采用PCA方法或Fisher线性判别准则的方法完成下面的实验。图像特征可以采用灰度像素值等。

l 将切分好的反射性物体和投射性物体图片作为数据集，在此数据集做反射物体和透射物体的分类。

l PCA/Fisher进行特征变换，采用K近邻分类(必做：K=1, 选做：K=3，5)，分析选取不同的主分量个数，对识别率和虚警率的影响。

l 评价该方法的性能

l 每个类别

l 进行开集测试(见题目要求3)

要求2：

使用其他特征和方法进行图像分类，比如HOG特征+SVM分类方法。

l 给出该方法得到的识别率。同PCA/Fisher一样，评价该方法的性能

l 进行开集测试(见题目要求3)

l 比较这两个方法的优缺点

要求3：

开集测试。

在原图数据集中自行切分一批负样本，进行开集测试。此时需要给出一个合理的拒识方式来判断某张图像是否属于训练的2个类别。请设计一个合理的拒识方式（对于K近邻来说，最简单的方式是对测试图像到训练图像的最近距离设定一个阈值），并对测试正样本和负样本进行识别（3个类别，有一个为背景类），观察阈值不同时对识别结果的影响。

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php split

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