Classificazione automatica delle immagini con l'Optimal Factor Analysis

In questo lavoro viene analizzata una tecnica di categorizzazione delle immagini: l’Optima Factor Analysis. OFA è un procedimento composto da una prima fase di analisi spettrale delle immagini (SHR - Spectral Histogram Reduction) e da un secondo algoritmo di apprendimento supervisionato basato sulla minimizzazione della distanza su uno spazio vettoriale. Tale metodo è stato applicato ad un set di 1000 immagini (il Corel-1000) appartenenti a 10 categorie diverse. Sono state effettuate diverse prove con training set di dimensione diverse (200, 400 e 600 immagini). Infine, per verificare la capacità dell’SHR nell’estrarre gli elementi necessari alla categorizzazione, è stata prima implementata una variante dell’OFA e successivamente sono stati analizzati i risultati ottenuti con reti neurali implementate nell’ambiente Matlab.