通过何种方式,我可以在任何机器学习算法的帮助下对X射线图像的特征进行分类,以便下次我通过发送个人的X射线图像特征来测试输入时,它应该会向我发送数据库中是否存在此X射线的信息。我已经用matlab找出了大约20张图像的特征。
发布于 2013-04-10 18:26:38
如果你匹配的X射线是相同的,你就不需要使用机器学习。只需进行逐个像素的匹配,并检查图像是否相同(例如99%相同)(以弥补扫描中的照明差异)。在MATLAB中,您只需获取两个图像的绝对像素差异,然后计算相差超过预定义阈值的像素数量,就可以做到这一点。
如果X射线不是完全相同的,并且当同一个人身体的同一部分被多次X射线检查时,您知道重复出现哪些特征,那么机器学习将是有用的。
发布于 2013-04-10 18:49:25
它有点像人脸识别,你输入一张人脸图像,然后机器学习输出这张脸是否在你的数据集中。对于你的问题,我能想到的最简单的方法是定义一个“距离度量”来衡量两个图像特征的相似性,并设置一个阈值来判断它们是否相同。
https://stackoverflow.com/questions/15916778
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