Pythonでの類似性による画像クラスタリング

Question

私は写真集を持っており、類似の写真のクラスタを区別したいと思います。私の仕事を解決するために使用する画像の特徴とアルゴリズムは何ですか？

Answer 1

あまりにも広い質問です。

一般的には、clustering mechanismのいずれかを使用できます。人気のあるk-means。クラスタリングのためにデータを準備するには、コレクションを配列Xに変換する必要があります。すべての行は1つの例（イメージ）であり、すべての列はフィーチャです。

主な質問 - あなたの機能は何か。あなたが達成しようとしていることを知らずに答えるのは難しいです。画像が小さく、同じサイズの画像であれば、すべてのピクセルをフィーチャとして簡単に持つことができます。メタデータがあり、それを使用してソートする場合は、メタデータ内のすべてのタグをフィーチャとして持つことができます。

画像間にいくつかのパターンを実際に見つける必要がある場合は、convolutional neural networkのような追加の処理レイヤーを適用する必要があります。これは本質的に画像の異なる部分から特徴を抽出することを可能にします。あなたはそれをフィルタとして考えることができます。これはすべてのイメージを8x8行列に変換し、配列Xのクラスタ化のために64個の異なる機能を持つ行として使用できます。