通过什么方式我可以在任何机器学习算法的帮助下对 X 射线图像的特征进行分类，以便下次我通过发送个人的 X 射线图像特征来测试输入时，它应该向我发送此 X 射线是否是数据库中是否存在...我已经使用 matlab 找到了大约 20 张图像的特征。
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如果您匹配的 X 射线是相同的，则您实际上不需要使用机器学习。只需进行像素匹配并检查图像是否 99% 相同（以弥补扫描中的照明差异）。在 MATLAB 中，您可以通过简单地获取两个图像的绝对像素差异，然后计算差异超过预定义阈值的像素数来实现这一点。
如果 X 射线不完全相同，并且您知道同一个人身体的同一部位多次 X 射线照射时重复出现的特征，那么机器学习将很有用。
于 2013-04-10T10:26:38.107 回答
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它有点像人脸识别，你输入一张人脸图像，然后机器学习输出这张脸是否在你的数据集中。对于您的问题，我能想到的最简单的方法就是定义一个“距离度量”来衡量两个图像特征的相似性并设置一个阈值来判断它们是否相同。
于 2013-04-10T10:49:25.130 回答