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基于特征向量的图像重建
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在PCA之后，我正在做一些图像处理。我正在处理图像识别问题。有没有办法使用特征向量/权重重建我的图像(用于训练)？我遵循了这个过程：
浏览 10提问于2017-08-20得票数 2
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线性判别分析逆变换
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编辑基于@bogatron和@kazemakase答案：
我认为“原始数据”这个术语是错误的，我应该使用“原始坐标”或“原始空间”。PCA试图解释只有2或3个分量的数据，这些分量可以捕获数据的大部分方差，如果我们在其上重建数据库，就应该向我们展示导致这种分离的部分形状。我再次检查了scikit的源代码-- LDA，并注意到特征向量存储在scalings_变量中。当我们使用svd求解器时，不可能反演特征向量(scalings_)矩阵，但
浏览 4提问于2017-03-22得票数 4
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我一直在努力寻找从scikit-learn API，KernelPCA()获取特征值和特征向量的方法。(PYTHON)然后，为了获得特征向量和值，我创建了中心核矩阵(K)，并将其放入scipy.linalg.eigh(K)中。问题是我找不到这些特征值和向量是否正确。问题是，我想，我得到的特征值之和不等于1。我该怎么办？
浏览 0提问于2015-05-10得票数 1
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我正在开发一个人工智能程序，它可以用来在图像中检测人们面部的情绪，我偶然发现了OpenCV，这对于这个程序的人脸检测阶段来说是完美的。唯一的问题是我需要能够访问本地二进制模式分类器生成的特征向量，这样我就可以将该向量作为输入数据提供给AI。因此，这个过程将是：
基于特征向量
浏览 0提问于2018-02-08得票数 1
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在机器学习中，PCA被用来降低训练数据的维数。然而，从上面的图片来看，我不能理解减少在哪里？输出数据x仍然有D个维度：
浏览 0提问于2017-08-19得票数 0
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如何比较两张图片的质量？
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我在一个特定的图像上应用了两种不同的图像增强算法，得到了两个结果图像，现在我想比较这两个图像的质量，以便发现这两个算法的有效性，并根据这两个images.So的特征向量的比较找到更合适的一个，在这种情况下，我应该比较哪个特征向量？Iam是在比较图像的纹理特征以及哪种特征向量更合适的情况下提出<
浏览 5提问于2012-06-27得票数 4
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我最近一直在使用YOLO系统来检测图像上的人，结果非常好。
我的下一步是尝试在我之前检索到的整组图像中找到同一个人的图像。我偶然看到了AlignedReID:在人的再识别方面超越人的层次性能的报纸，把它读了一遍，发现了一种提供预先训练的举重的它的实施。然而，当我试图将它应用到我的(无标签的)自定义数据集时，我有点迷失了。对我来说，系统的<
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
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图像分类软件
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目前，我正在为一个项目工作，将一组给定的测试图像分类为5个预定义类别中的一个。我实现了Logistic回归，每个图像的特征向量为240个，并使用100个图像/类别对其进行了训练。每个类别的学习准确率为98%，而在由500幅图像(100幅/类别)组成的验证集上，只有~57%的图像被正确分类。
为了获得更高的精度，请推荐我可以使用的几个库/
浏览 4提问于2014-03-04得票数 2
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我使用了OpenCV库的示例。现在我想开始自己写代码了。然而，由于这个库的巨大可能性，我在这里迷失了方向。
“设置”：假设有一张上面有扑克牌的桌子。卡片将排列成2行，每行的卡片数量不是固定的，但有一定的数量作为最大值。卡片的大小和形状都是相同的，但上面的图片不同(但是，不是太复杂)。该代码应能够检测每张卡(图片)和卡的行。问题:对此最好的解决方案是什么？哈尔？.。根据运行时，我根本不知道这里最快的方法是什么。额外<e
浏览 1提问于2011-07-15得票数 1
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我现在很乐意使用PCA来创建一组特征脸，选择最优的特征脸并重建一幅图像，我还可以使用PCA来执行人脸幻觉。我也想对ICA做同样的事情，但我不确定如何做到这一点。到目前为止，我采取的步骤是，执行PCA，找到表示特征面的正交特征向量。以上代码在拥有165张图像的耶鲁数据库上进行了测试。使用PCA，我可以使用大约80个特征面，并且仍然可以获得一个非常高质量的图像，而在这里使用ICA方法，我必须使用105-110来获得类似的
浏览 2提问于2013-11-14得票数 4
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我通过使用SIFT特征在opencv中实现词袋，以便对特定的数据集进行分类。到目前为止，我已经将描述符聚类并生成词汇表。据我所知，我必须训练SVM ..。但是我有一些问题，我真的对它们感到困惑。主要的问题是实现背后的概念，这些是我的问题：3-我可以在MATLAB中做
浏览 3提问于2012-07-23得票数 20
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我有一个多维数据的大型数据集(132维)。在这一步之后，我希望能够基于所获得的特征向量的选择来对我的数据进行重建。我的初始数据类似于：size(x) = [33800 132]。所以基本上我
浏览 0提问于2012-10-02得票数 19
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基于无监督机器学习的图像聚类
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我有一个图像数据库，里面有身份证，账单和护照。正如我所读到的，完成这一任务的方法之一是集群(因为它将是不受监督的)。我的想法是这样的:聚类将基于图像之间的相似性(即具有相似特性的图像将被分组)。所以对我来说问题是关于特征和使用K-均值的图像
浏览 0提问于2018-10-09得票数 7
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我正在写一个代码来找出图像的哪一部分被复制了，所以我需要在图像中找到类似的块。我需要使用SVD (奇异值分解)来找出哪些块匹配在一起。你知道如何在图像上应用奇异值分解来找到相似的块吗？
请帮帮我。
浏览 1提问于2010-11-06得票数 2
我正在训练一个基于三重子丢失的分类网络和一个普通的多类分类网络，对一些图像数据进行分类。在我的例子中，三重态丢失网络的性能比多类网络差。我曾经尝试过改变三重态损失网络的层、神经元、边缘等，但是多类网络的性能仍然更好。是否有任何情况下三重态丢失网络的表现比正常的多类分类差？如果没有，我可以看到哪些东西可以改善或改变三胞胎丢失网络的工作呢？
它是5类分类，具有一定的特征。
浏览 0提问于2019-09-08得票数 0
CBIR一般使用欧氏距离来比较查询图像和数据库图像的特征向量。然而，在数学作品中，我得到了一个源代码，它代替了欧几里得距离，而是使用支持向量机完成的，就像使用两种技术进行基于内容的图像检索：
使用svm进行图像检索。
浏览 4提问于2015-06-26得票数 0
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到目前为止，我了解到，矩阵的特征向量意味着向量按特征值的比例乘以该矩阵时旋转和缩放的方向。因此，与最大特征值相关联的特征向量定义了最大旋转的方向。据我所知，沿着主成分，变化最大，重建误差最小。我不明白的是：除了教程之外，我还复习了这里的其他答案，包括和。但我还是不明白。
浏览 2提问于2017-11-30得票数 2
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我有一个基于文档的基于春季引导的应用程序，我想更新application.properties中的一些值。这似乎可以通过三种方式实现。更新application.properties文件，重建图像。
使用卷挂载，提到道具文件的位置，更新道具，重建图像。甚至在这种方法中，更新配置文件特定的支持文件，重新生成图
浏览 7提问于2019-12-06得票数 0
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我非常理解它，但是我想在前面的链接中更新代码，使用图像像素数据而不是随机值作为输入数据。在上述守则的本节中：cv::randu(testData,0,1);//break; } plot_binary(trainingData, trainingClassesf()函数中的方程，并被预测函数用于预
浏览 1提问于2014-05-28得票数 2
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