OpenCVのKNN不明の分類

現在、OpenCVのKNN実装を使用して画像を分類しています。現在、画像をP、S、または長方形に正しく分類しています。しかし、もし私がそれを騒音のイメージを与えると、それは先に述べた3つの分類のうちの1つとして分類しようとします。それをノイズとして分類するには、ノイズを「ノイズ」カテゴリに入れるようにKNNを訓練するのか、それとも私が使用できる精度の評価がありますか？OpenCVのKNN不明の分類

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2012-03-26 user293895

これを回帰モードで実行し、返された値を「確信度」値として使用する必要があります。 –

これを行うには、knn_nearest関数でdists変数を使用します。あなたのベクトルとKの単位ベクトルの間の距離を吐き出します。距離が遠いほど、テストデータと共通の距離は小さくなります。

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2012-03-26 07:29:09 user293895

はい、私はそれを助言しません。オレンジとリンゴを区別するのに優れた分級機をお持ちの場合は、「果物ではない」と認識させるようにしてはいけません。第1に、間違った入力をほとんどのものに与えることができるからです.2番目は元のパフォーマンスが低下するため、2番目はパターンを持つためにnoiseが必要なためです。どのようにノイズを定義しますか？

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2012-03-26 04:07:35 UmNyobe

"ノイズ"は、信号処理において非常によく定義されています。 _白色ノイズ_は平坦なスペクトルを持ち、_pinkノイズ_は '1/f'スペクトルを持っています。 – MSalters

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