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視覚認知計算特論 2017年度 演習その3 [edit]

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課題A [edit]

  1. 上記の2枚の画像を手元にダウンロードしなさい
  2. Gist から image.py をダウンロードし,上の画像を同じディレクトリ内に置いて実行してみなさい.
  3. face100.tbz を展開し,中身を確認しなさい.ファイルの入手法は授業時に説明します.展開の仕方は,拡張子 .tbz をヒントに調べたらよい.
  4. 上記の中身は100枚の顔画像でり,img000 からの50枚は女性,img050からの50枚は男性の画像である.これらを読み込んで,100枚全ての平均,女性男性それぞれの平均,の3種類の画像を作成するプログラムを作りなさい.

画像の読み込み方のヒント:

for i in range(10):
   print('hoge%03d' % i)

課題B [edit]

000からおよび050からの25枚ずつをそれぞれ女性と男性の学習データとし,残り25枚ずつをテストデータとする.最短距離法によって男女を識別する実験をしよう.学習データの識別率(正しく識別できた画像の割合,50枚中45枚正解なら90%),テストデータの識別率をそれぞれ求めよう.

最短距離法については PIP/2016 第13回資料参照.

課題C [edit]

課題Bと同様のことを,k = 1 とした最近傍法(Nearest Neighbor法)でやってみよう. この場合,学習データの識別率は求めるまでもないですね.

最近傍法についても PIP/2016 第13回資料参照.


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Last-modified: 2017-05-15 (月) 22:31:25 (133d)