使用PCA进行图像分析/特征提取

Question

用于特征提取的PCA。

大家好：我读了几篇有关使用PCA进行特征提取，然后使用神经网络对图像进行分类的论文。但是我意识到，PCA需要2D数据，而卷积网络需要3D数据。现在，我可以将图像重塑为2D并运行PCA，但是我不知道如何将结果输入到卷积网络中。预先感谢。

Answer 1

卷积网专门用于从图像中提取特征，因此我认为在将图像作为CNN输入之前，您不需要对图像进行任何预处理（可能减去平均像素值除外）。

卷积网络会产生大量特征，因此有可能减少在馈入分类器之前使用PCA从CNN获得的特征数量。由于从CNN获得的特征通常彼此高度相关，因此有时在实践中会这样做。 PCA可以删除这些相关性，同时还可以减轻进一步处理期间的计算负担。

因此，要回答您的问题，您可以将PCA应用于CNN的结果，但不能相反。我相信您在涉及通用神经网络（而非CNN）的文章中所读到的内容在其中，在NN特征提取之前应用PCA更合适。