[java] classifieur Kppv et weka

Ok, comme je t'ai dit je peux t'aider, donc envoie moi soit ton adresse mail, soit les questions et docs que tu as.
Buddha

ok merci mais je crois que c'est déconseillé de citer des informations personnelles telle que e-mail.alors j'esserai de vous expliquer ce que je veux exectement et si vous n'arriverez pas à me comprendre là je te donnerais mon e-mail.
je suis en train de realiser une tache permettant la reconnaissance des chiffres dans une image par le classicateur KPPV.
j'ai fait le traitement d'image et a partir d'une image binaire j'ai obtenu une matrice des 0 et 1 (les 1 forment les chiffres dans la matrice) j'ai parcouru cette matrice horizontalement et verticalement afin de calculer le nombre des 1 dans chaque colonne (projection verticale) et dans chaque ligne(projection verticale) et j'ai obtenu 2tableaux. Ces derniers sont l'entrée de mon systeme.
je veux maintenant savoir comment integré cette entrée dans mon classificateur sachant qu'il a besoin d'une base d'apprentissage pour la prendre comme référence pour reconnaitre les chiffres. ils m'ont dit qu'en utilisant le weka et en l'important je peux faire entrer les 2tablaux de projection.
mon probleme alors c'est comment faire apprendre le classificateur en utilisant le weka.
j'espere que vous avez bien cerné ce que je veux et que je peux trouver une solution chez vous.
merci d'avance

Bonjour,
alors pour pouvoir utiliser des données afin de construire un classifieur il te faut déjà plusieurs exemples de chiffres. Il te faudra donc les matrices des 10 chiffres qui existent (0 1 2 3 4 5 6 7 8 9), pour pouvoir les entrer dans Weka. Mais il te faudra aussi des exemples de matrices qui ne représentent pas des chiffres.

Voilà comment je le ferais (mais ce n'est que mon point de vue et peut-être que d'autres avec plus de connaissances auront une meilleure technique):

-Je fabriquerais les matrices des 10 chiffres avec des variantes, puis une 20aines de matrices qui ne représentent pas des chiffres.

-Je ferais donc une instance pour chaque pixel de ton image avec comme valeurs possibles 0 ou 1, puis une instance résultat avec comme valeur vrai ou faux (pour dire que c'est bien une image ou non).

-Je fabriquerais donc mes exemples par rapport à ça (chacune des matrices seront transformées en instances).

-Je réunirais tous mes exemples dans une classe "instances" puis je fabriquerais mon classifieur par rapport à "instances".

-Puis pour me servir de cet arbre, je prendrais une image dont je veux tester si elle représente un chiffre ou non, je la soumettrai à l'arbre qui devra deviner si oui ou non c'est bien un chiffre.

Voilà ma méthode, mais je suis sûr qu'un réseau de neurones ferait 100 fois mieux le travail mais je suis encore en train d'apprendre son fonctionnement.

Pour la partie technique (code java) je peux très bien t'aider car je vois exactement comment je coderais ça, il faudrait juste que tu trouves les matrices représentants des chiffres et autres.

Dis moi si tu veux en savoir + et surtout si tu comprends mon raisonnement.

Buddha

Une variante possible serait effectivement de prendre non pas pixel par pixel mais colonne par colonne et de soumettre le nombre de pixel rempli dans chaque colonne (ce que tu proposais).
Buddha

salut,
merci bien pour votre aide, j'ai vraiment trop besoin de cette explication.j'ai compris ce que vous avez ecrit sauf que je veux savoir a quoi sert les matrices des images qui ne sont pas des chiffres.
en plus apres la construction des instances, svp,pouvez-vous m'expliquer ce que je dois ferai.
pour le code je vous donner un exemple sur comment je fais les instances disez moi si c'est juste donc je continue sinon envoyez moi le code que vous parait le meilleur pour resoudre mon probleme :
avant tout je fais une classe par exemple je l'appelle "instances", puis je declare les attributs, qui sont en fait les nombres des 1 pour chaque colonne pour la projection horizontale et pour chaque ligne pour la projection verticale, via l'instruction :
public class instances{
public instances() {
try {
jbInit();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
}

String result;
public instances(float[]car) {
Attribute Attribute1 = new Attribute("projection horizontale 0");
Attribute Attribute2 = new Attribute("projection horizontale 1");
......//jusqu'à la fin des attributs de la projection horizontale.
Attribute Attribute31 = new Attribute("projection verticale 0");
Attribute Attribute32 = new Attribute("projection verticale 1");
......//jusqu'à la fin des attributs de la projection verticale.
puis je declare une autre classe ou je mettrai les 10classes que j'ai(pour chaque chiffre je fais une classe par exemple classe 1 pour les 1, classe 2 pour le 2.....):
FastVector fvClassVal = new FastVector(10);
fvClassVal.addElement("classe1");
fvClassVal.addElement("classe2");
fvClassVal.addElement("classe3");
..................
Attribute ClassAttribute = new Attribute("theClass", fvClassVal);
par la suite j'ajouterai les attributs a la classe adéquate :
par exemple la classe des 1 contient 10 formes differents :
FastVector fvWekaAttributes = new FastVector(60);//car on 3Oattributs pour l'Horizontale et 3O pour verticale
fvWekaAttributes.addElement(Attribute1);
fvWekaAttributes.addElement(Attribute2);
.............
fvWekaAttributes.addElement(Attribute31);
fvWekaAttributes.addElement(Attribute32);
.............

fvWekaAttributes.addElement(ClassAttribute);

// Create an empty training set
Instances isTrainingSet = new Instances("Rel", fvWekaAttributes, 10);

// Set class index
isTrainingSet.setClassIndex(60);
// Create the first instance
Instance iExample = new Instance(61);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(0),0);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(1),0);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(2),0);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(3),0);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(4),0);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(5),3);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(6),10);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(7),12);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(8),7);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(9),5);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(10),5);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(11),6);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(12),4);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(13),5);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(14),5);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(15),4);
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(29),0);//fin attributs horizontale
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(30),0);//debut attribut verticale
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(31),0);
............
iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(59),0);

iExample.setValue((Attribute)fvWekaAttributes.elementAt(60), "classe1");
ainsi de suite pour les autres classes.
// add the instance
isTrainingSet.add(iExample);//pour la classe 1.
....
si ce code vous parait bien fait disez moi comment je le continuerai et comment je fabriquerai mon classifier par rapport "instances".
SVP, meme ce code cava pouvez vous m'envoyer votre code pour plus d'information peut etre il me parait le plus adéquat pour mon application.
merci d'avance.

Bonjour,
je cherche le code et je t'envoie mes résultats je pense fin de semaine prochaine, car je suis pas mal occupé avant.
Buddha