「洞幺邦」COSD数据集图像分类与物体分割

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。

洞幺邦是一家为客户提供编程方面的任何技术咨询，服务，转让的专业平台，主流编程语言包括C++,JAVA,MATLAB,PYTHON,PHP,C#,常用的硬件平台包括主流嵌入式控制器，fpga，dsp，plc等等，平台积累了上万个案例以及有数千名专业可靠的工程师团队。

主营业务涵盖软件开发，程序定制，硬件产品设计，算法等相关业务。了解更多成功案例可以关注我们，平台欢迎各类技术大神入驻，互利共赢。也欢迎任何朋友在我们平台上发布需求，平台将提供一流的技术咨询，转让，开发，售后服务。