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Mathematica 錦囊妙計
book

Mathematica 錦囊妙計

by Sal Mangano
April 2014
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
830 pages
15h 21m
Chinese
GoTop Information, Inc.
Content preview from Mathematica 錦囊妙計
362
|
第八章
解決方案
以下介紹的方法中,使用了
主成分分析
Principal components analysis
PCA)及資訊
理論概念,將高維度的試驗影像映射至低維度空間,並保留主要資訊成分,如此即可找
出與輸入影像最接近的試驗影像。365
計算特徵影像及試驗影像的平均影像
將影像資料向量化,並將灰階值調整為
[0,1] 區間
計算特徵向量、平均影像向量及縮小為
M × M 系統的特徵向量,其中 M 為試驗影像個數
ch08.indd 362 2014/4/2 下午 12:24:16
8.8 以特徵向量(特徵影像)實作影像辨識
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363
計算每個輸入影像的權重向量與可接受的門檻值,用來從eigenImageElements 中挑選匹配的影像
從試驗影像中判斷影像匹配程度的排序,從匹配程度最高至最低
[Page-366]
ch08.indd 363 2014/4/2 下午 12:24:17
364
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第八章
以下函數在輸入多影像的情況下仍然很有效率,因為只需以試驗影像計算eigenImageElements ...
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