Mahalagang hakbang ang paglalarawan sa pagkuha ng larawan sa maraming computer para malaman at mailarawan ang mahahalagang bagay sa loob ng larawan para mapabilis ang mga gawaing gaya ng klasipikasyon, pagtuklas, at pagkilala. Pero may ilang karaniwang patibong na makahahadlang sa pagiging tumpak ng proseso ng pagkuha ng larawan.
Karaniwang mga Patibong sa Pag - aalis ng Larawan
Halimbawa, ang paggamit ng simpleng mga detective detector sa komplikadong mga kayarian ay maaaring hindi magdulot ng magagandang katangian.
Mga Paraan Upang Mapasulong ang Pagiging Makatuwiran
Upang mapaganda ang pagiging tumpak ng pag-aartipika, mahalaga ang pagpili ng mga angkop na algorithm batay sa aplikasyon. ang mga pamamaraang tulad ng Scane-Invital Feature Transform (SIFT) at Speed-Up Robust Features (SURF) ay epektibo sa paghawak ng mga sukat at mga pagkakaiba-iba ng ikot. Ang pagpoproseso ng mga imahe upang mabawasan ang ingay at normalize na kondisyon ng ilaw ay maaari ring makapagpabuti ng tampok na pag-tuklas. Ang pag-eeeeeeeeerease ng data reproducation sa panahon ng pagsasanay ay nakakatulong sa pagiging mas matibay sa mga pagkakaiba-iba.
Pinakamabuting Gawain
- [[Talaksan] [[angkop na mga algorithm: Ang Match ay nagtatampok ng mga hinangong mga larawan sa mga katangiang imahe.
- Mga imahe ng prepektura: Pahiran ng mga pamamaraang pampaliit ng ingay at normalisasyon.
- [[Talaksan ang data proporsyon: Pinatataas ang dataset na pagkakaiba-iba upang mapabuti ang route.
- Mga tampok na anyo ngValidate: Regular na suriin ang katangiang tampok na may mga aksesoryang datos.
- Combine multiple entures: Gamitin ang mga hybrid appoods para sa mas mahusay na representasyon.