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Machine learning für Fehlererkennung in Bildern |
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| yahooler |
Forum-Newbie
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Verfasst am: 07.02.2018, 11:35
Titel: Machine learning für Fehlererkennung in Bildern
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Hallo,
ich habe in der Universität ein Projekt zu machine learning. Ich möchte Fehler auf Tapeten erkennen.
Die Fehler sind lokale Fehler und erscheinen meistens etwas dunkler. Allerdings sind die Fehler auf verschiedenen Bildern etwas unterschiedlich (mal größer mal kleiner, mal länglich). Zusätzlich hat die Tapete ein Muster, welches aber immer gleich ist. Die Bilder sind relativ gleichmäßig ausgeleuchtet. Die Datenbank über die Fehler soll mit der Zeit größer werden.
Nun habe ich ein Beispiel von Matlab gefunden zu Objekterkennung:
https://de.mathworks.com/help/visio.....int-feature-matching.html
Der Unterschied von dem Beispiel ist nur, dass meine Fehler nicht immer genau gleich aussehen und sich nicht so deutlich von dem Hintergrund abgrenzen.
Mein Ziel ist es, dass ich am Ende Bilder einlesen kann und in diesen nach Fehlern gesucht wird.
Ich denke, dass sich für mein Problem Deep learning nicht eignet, da ich nur über eine geringe Anzahl an Bildern verfüge (max. 200) und die Rechner nicht sehr rechnungsstark sind.
Ich habe leider noch keine Erfahrungen mit machine learning und die Vielzahl an Möglichkeiten ist sehr groß, sodass ich nicht genau weiß wie ich vorgehen soll.
Vielen Dank für eure Hilfe.
Yahooler
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| SigiSorglos |
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Verfasst am: 07.02.2018, 17:30
Titel:
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Dein Datensatz von 200 Bildern ist definitiv zu klein für neuronale Netze. Die einzige Möglichkeit die ich sehen würde, wäre Merkmale extrahieren und dann einen Klassifizierer (bspw. SVM) nutzen. Was sich an Merkmalen anbietet, hängt sehr stark von den Bildern ab. Im Endeffekt würdest du mit einem Sliding Window über das zu testende Bild gehen und prüfen, ob an einer Stelle ein Fehler vorliegt.
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