1、 图像分类的实现学习目标1.能够说出人类分类图像的过程2.能够说出计算机分类图像的过程1-21-2P12P12图像分类的实现1-21.请同学们开展小组讨论，说一说，你们心中的机器对图像分类与人类对图像进行分类是否相同，共同点与区别在哪里?？P13P13图像分类的实现1-2知识大讲堂知识大讲堂一、人类分类图像人们要对图像进行分类，首先要观察图像中各种不同事物的特征。一张图像包含着许多特征，如颜色、图案、形状及大小。如图所示，一张扑克牌的特征信息包含着花色、数字。P13P13图像分类的实现1-2知识大讲堂知识大讲堂一、人类分类图像选择不同的特征进行分类会产生不同的分类结果，分类结果的精细程度也不一
2、样。如图所示一组扑克可以按颜色分类、按图案分类，也可以按数字进行分类。P14P141 1.观察图中的图像，对它们进行分类，并将同一类别的序号填在同一方框中，与小组同学分享你这样分类的原因。图像分类的实现1-2P14P14图像分类的实现1-2知识大讲堂知识大讲堂一、计算机分类对象机器进行分类之前有一个学习的过程，需要人为输人足够数量图片，并给图片贴上标签作为学习训练的样本，让机器知道这些图片属于什么类型，相同标签的图片属于同一类别。这些供机器进行学习的图片统称为称训练集。如图所示，给计算机输人鸟的训练集，标签命名为“bird”当然也可以是其他名称、标签起到的作用主要是区别或标记。P15P15图像
3、分类的实现1-2知识大讲堂知识大讲堂一、计算机分类对象在训练图像分类模型之前，先来看一下计算机视角的这些图片是什么样子的。如图所示，如果一.张图片放大，可以观察到该图片是由一个一个小格子组成的，每个格子是一一个色块，每个色块代表相应的像素数据，计算机能看懂的就是这些数据。P16P16图像分类的实现1-2知识大讲堂知识大讲堂一、计算机分类对象对于人类而言，从图像中提取特点的过程并不复杂或困难，只需要眼睛看到图片，正常情况下大脑就会获取特征。但计算机看见的是一-串图像数据因此需要借助特定的算法，才能从中找到数据变化的规律，经过-系列的训练，最终生成图像分类模型。训练模型的一般过程如下图所示。图像分
4、类的实现1-2P16P16知识大讲堂知识大讲堂一、计算机分类对象对未分类的图像进行图像分类时，需要先加载训练好的图像分类模型，然后通过摄像头获取图像信息并转化为计算机能理解的数据。最后将数据特征与模型中已有的分类进行对比，推算出图像属于各个分类中的概率，概率最大的分类名称就是最后输出的图像分类的结果，如图所示。图像分类的实现1-2P17P17实践实践从网上查找出不同角度或样式的汽车、自行车、公交车、火车、飞机、轮船6类图片，使用第1课的图像分类程序(见第10页)对图片进行分类，将分类结果记录在表中(分类正确打“V”，分类错误打“x”)，统计分类失败的图片，并与小组成员谈一谈你认为无法分类的原因。本节课的项目你完成了多少呢？知识收纳人类分类图像过程包括观察特征与选取特征进行人类分类图像过程包括观察特征与选取特征进行分类。分类。计算机分类对象过程包括输入训练集、训练图像计算机分类对象过程包括输入训练集、训练图像分类模型与使用分类模型与使用图像分类图像分类
