Какие ограничения имеют методы классификации изображений в реальных системах?

Некоторые ограничения методов классификации изображений в реальных системах:

• Семантический разрыв. www.reg.ru Компьютер видит изображение как сетку чисел, из которой трудно выделить конкретный предмет. www.reg.ru Например, если снять объект с другого ракурса или при ином освещении, сетка чисел будет выглядеть иначе. www.reg.ru
• Внутриклассовые вариации. www.reg.ru Одно понятие может охватывать множество визуальных проявлений. www.reg.ru Например, кошки могут быть разных пород, возрастов и размеров. www.reg.ru Методы распознавания должны обрабатывать все возможные варианты. www.reg.ru
• Проблема паритета. www.reg.ru Она возникает, когда два или более признака равны по каким-либо параметрам. www.reg.ru Например, если «синий» означает нечётное количество пикселей на изображении, а «красный» — чётное, то классы нельзя разделить одной прямой линией. www.reg.ru
• Явление мультимодальности. www.reg.ru Оно встречается в неравномерно распределённых данных. www.reg.ru Например, фотографии животных могут изображать их с разных сторон. www.reg.ru
• Ограничения, связанные с разрешением изображения. www.miigaik.ru Например, при анализе сканерных изображений размер элемента разрешения фиксирован, что является жёстким ограничением для задач распознавания. www.miigaik.ru
• Погрешности измерений. www.miigaik.ru Они могут возникать в процессе проведения измерений и включать геометрические и яркостные искажения. www.miigaik.ru Учёт и устранение первого типа искажений — техническая задача, а влияние второго типа обычно полностью устранить невозможно. www.miigaik.ru
• Несбалансированность классов. cmcmsu.info При анализе изображений классы объектов обычно неравнозначны: объектов основного класса (например, лица) — мало, а объектов второго класса (фона) — много. cmcmsu.info