Контрольная работа Дисциплина: Нейросетевые технологии

МИНИСТЕРСТВО ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ, СВЯЗИ И МАССОВЫХ КОММУНИКАЦИЙ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ
УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ ИМ. ПРОФ. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА»
(СПбГУТ)
ИНСТИТУТ НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Контрольная работа
Дисциплина: Нейросетевые технологии

Фамилия: Джиганте

Имя: Варвара
Отчество: Евгеньевна
Группа №: ИБ-94з
Курс: 4
Проверил:_____________

Санкт-Петербург

2023

Понижение размерности данных

Исследовать эффективность методов PCA и SVD для понижения размерности данных.
В качестве исходных данных для анализа следует самостоятельно выбрать изображение в формате jpg. Размер изображения должен быть не менее 400 х 400 пикселей.
В ходе исследования необходимо проделать следующее:
- выбрать и обосновать количество главных компонент, достаточное для качественной визуализации;
- оценить выигрыш сжатого изображения по объему, по сравнению с оригиналом;
- оценить количество «утраченной» информации;
- выяснить зависит ли достаточное число компонент для качественной визуализации от характера изображения (если да, то оценить эту зависимость)


Загрузка и подготовка исходных данных для анализа
Для текущей работы было выбрано изображение в формате jpeg размером 640 х 465 пикселей, содержащее разноцветную упаковку товара (см. рис 1). Наличие полноцветного изображения предполагает потенциально большую степень сжатия изображения без потери качественных характеристик, чем наличие изначально изображения в оттенках серого.



Рис. 1 - Исходное изображение для алгоритма PCA и SVD
Согласно предложенному [1] алгоритму подготовки данных исходное изображение было прочитано и конвертировано в матрицу, хранящую представление исходного изображения в оттенках серого. Сделано это было для того, чтобы исключить цветные каналы изображения, которые для данной задачи не имеют принципиального значения.
Был использован R пакет imager, обладающий нужным функционалом в работе с изображениями и не вызывающий ошибок по сравнению с пакетами biOps, jpeg в среде версии 4.1.



Рис. 2 - Загрузка изображения и представление его в оттенках серого

Пакет gcookbook, ответственный за графику, позволяет, в частности, рисовать сглаженные изображения.