استخراج ویژگی از تصاویر با شبکه یادگیری عمیق

هدف استخراج ویژگی این است که داده‌های خام به شکل قابل استفاده‌تری برای پردازش‌های آماری بعدی درآیند. انجام استخراج ویژگی فرایند بسیار متداول‌ای در انواع مختلف پردازش داده‌ها چون پردازش تصویر، پردازش صوت و غیره است.استخراج ویژگی یعنی انتخاب ویژگی که بتوان با اطلاعات اندک ،تصویر را توصیف کنیم این ویژگی ها باید دارای خصوصیاتی باشند بطوریکه بتوان با مجموعه ای از این ویژگی ها هر هر تصویر به  منحصر بفرد توصیف گردد. مثلا در تصویر چهره افراد فاصله بین دو ابرو یک ویژگی مناسب است که باید استخراج شود. اگر مجموعه ای از این ویژگی ها برای دو نمونه یکسان باشند آنگاه در بخش طبقه بندی با هیچ کلاسیفیری قادر به متمایز کردن دو نمونه از هم نخواهید بود.

Image result for face feature extraction

پس استخراج ویژگی: فرایندی است که در آن داده‌ها در فضای با بعد بالا به فضای با بعد کمتر نگاشت می‌شوند. این نگاشت می‌تواند خطی (مانند روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی) یا غیر خطی باشد. اینکه چطور این ویژگی ها را انتخاب کنیم نیاز به بررسی خواص داده دارد و برای استخراجش آن باید عملیات پیش پردازشی و انواع فیلتر ها را برروی تصویر اعمال می کنند تا تصویر به اطلاعات مطلوب تبدیل شه.

روشهای کاهش ابعاد داده به دو دسته تقسیم می­شوند:

  • روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی: این روشها یک فضای چند بعدی را به یک فضای با ابعاد کمتر نگاشت می­کنند. در واقع با ترکیب مقادیر ویژگیهای موجود، تعداد کمتری ویژگی بوجود می­آورند بطوریکه این ویژگیها دارای تمام (یا بخش اعظمی از) اطلاعات موجود در ویژگیهای اولیه باشند. این روشها به دو دسته­ی خطی و غیر خطی تقسیم می­شوند.
  • روشهای مبتنی بر انتخاب ویژگی: این روشها سعی می­کنند با انتخاب زیرمجموعه­ای از ویژگیهای اولیه، ابعاد داده­ها را کاهش دهند. در پاره­ای از اوقات تحلیلهای داده­ای نظیر طبقه­بندی برروی فضای کاسته شده نسبت به فضای اصلی بهتر عمل می­کند.

در روشهای مبتنی بر استخراج ویژگی یک فضای چند بعدی را به یک فضای با ابعاد کمتر نگاشت می­دهند. این روشها به دو دسته­ی خطی و غیرخطی تقسیم می­شوند. روشهای خطی که ساده ­ترند و فهم آنها راحت­ تر است بدنبال یافتن یک زیرفضای تخت عمومی هستند. اما روشهای غیرخطی که مشکل ترند و تحلیل آنها سخت­ تر است بدنبال یافتن یک زیرفضای تخت محلی می­باشند.


استخراج ویژگی ها با روش های یادگیری عمیق:

يادگيری عميق عبارت است از ساخت مدلهای يادگيری ماشين که برای يادگيری نمايشی سلسله مراتبی از دادهها به کار میروند. شبكههای عصبی عميق، مدل کلی برای مجموعهای از شبكههای عصبی با معماری چند لایه است که نشان میدهند چگونه شبكههای عصبی با تعداد زيادی از لایه ها میتوانند در ايجاد ساختارهای بازنمايی مورد نياز در يادگيری عميق موفق عمل کنند. الگوريتمهای يادگيریِ ويژگی به صورت با ناظر و بدون ناظر میتوانند در تنظيم وزنهای اين شبكهها به کار گرفته شوند. در سال‌های اخیر یادگیری عمیق تحول اساسی در الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایجاد کرده و موفقیت‌های چشم‌گیری داشته است. این موفقیت‌ها باعث می‌شود که امید برای پیدا کردن یک چارچوببر مبنای یادگیری عمیق برای سیستم‌های مختلف بالا برود. هدف از پیاده‌سازی چارچوب این است که ماشین به جای اینکه ویژگی‌های کمی را با کمک انسان پیدا کند، بتواند ویژگی‌های زیادی بدون کمک انسان و با استفاده از دامنه دانش خود پیدا کند.

چالش اصلی در هنگام استفاده از تصاوير، استخراج ويژگیهای مناسب از آنها با هدف کاهش ابعاد ورودی میباشد. برای اين منظور در اين مجموعه آموزشی از يادگيری عميق بهرهبرداری شده و ويژگیهای مناسبی بدست میآيند که بازنمايی تصاوير هستند. استخراج ویژگی‌های می‌تواند از قابلیت‌های مختلف عکس مثل ساختار رنگ‌ها ، بافت تصویر و … باشد. اما مشکل اصلی در این است که اطلاعات ساده که توسط کامپیوتر بررسی می‌شود با مفاهیم عمیقی که انسان از عکس برداشت میکند فاصله‌های زیادی دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین روشی برای کم کردن این فاصله است.

روش ها ي مختلفي براي استخراج ويژگي هاي يك تصوير وجود دارد و همچنين، ويژگي ها ي مختلفي را بسته به كاربرد مي توان از تصاوير مورد نظر استخراج كرد. برخی ویژگیها براساس کاربرد مورد استفاده آنها، براي توصیف در زمینه‌هاي گوناگون بکار گرفته می شوند .  روشهاي استخراج ویژگی، اشیاء و تصاویر را پردازش میکند و ویژگی‌هاي نهایی که شامل اشیا و صفات آنهاست انتخاب میشود. اگر فرایند انتخاب ویژگیها به درستی انجام شود مناسبترین اطلاعات استخراج شده و در نتیجه طبقه بندي دقیق‌تر خواهد بود. تصاویر دنیای واقعی می توانند برای کاربردهای مختلفی به کار روند و در اکثر موارد ما نمی دانیم که چه ویژگی هایی برای کاربرد مورد نظر ما مناسب هستند. لذا در این پروژه برای استخراج ویژگی های متناسب با تابع هدف مساله از روش های مبتنی بر یادگیری عمیق استفاده می شوند که به صورت خودکار ویژگی هایی که مناسب هستند را برای ما تولید می کنند.

در این پروژه انتخاب ویژگی با شبکه های عمیق صورت گرفته است. داده های استفاده شده برای این الگوریتم دیتاست تصویر است که میتوانید هر نوع تصویری را جایگزین کنید و عملیات انتخاب ویژگی را با این کدها روی هر دیتاستی به صورت آسان انجام دهید.کدهای پروژه به زبان پایتون نوشته شده است و نحوه اجرای الگوریتم ها مرحله به مرحله توضیح داده شده است.بی شک یکی از بهترین پروژه ها در زمینه انتخاب ویژگی با یادگیری عمیق است.

موارد موجود در این پروژه:

  معرفی یادگیری عمیق

  معرفی استخراج ویژگی 

  معرفی استخراج ویژگی عمیق

  معرفی شبکه عمیق VGG16

  معرفی Google Colab برای اجرای پروژه پایتون روی GPU گوگل

  آموزش VGG16 روی دیتاست ImageNet

  نحوه ایجاد لایه ها

  نحوه ایجاد مدل

  تغییر ابعاد و نرمال سازی داده ها

  نحوه تنظیم پارامترهای مدل

  آموزش شبکه عمیق

  تعیین داده های اموزشی و تست

  استخراج ویژگی های عمیق از شبکه VGG16

  ذخیره ویژگی های عمیق نهایی در فایل متنی

  نحوه استفاده از ویژگی های عمیق استخراج شده برای طبقه بندی داده ها

  کدهای پروژه پیوست دانلود می باشد

  فیلم آموزشی کامل پیوست دانلود می باشد.

 

 

 

مراحل خرید فایل دانلودی
اگر محصول را می پسندید لطفا آنرا به اشتراک بگذارید.

دیدگاهی بنویسید

0