Wie kann PCA in der Bildanalyse verwendet werden [geschlossen]

1. Wie PCA in der Bildverarbeitung verwendet wird?
2. Kann PCA für die Bildklassifizierung verwendet werden??
3. Wie PCA in der Bildfunktionsextraktion funktioniert?
4. Wann sollte PCA nicht verwendet werden??

Wie PCA in der Bildverarbeitung verwendet wird?

Einer der Anwendungsfälle von PCA ist, dass es zur Bildkomprimierung verwendet werden kann - eine Technik, die die Größe in Bytes eines Bildes minimiert und gleichzeitig die Qualität des Bildes wie möglich beibehält.

Kann PCA für die Bildklassifizierung verwendet werden??

PCA ist eine Bildklassifizierungstechnik, die normalerweise zur Gesichtserkennung verwendet wird. Hauptkomponenten sind die unverwechselbaren oder besonderen Merkmale eines Bildes. Der in diesem Artikel beschriebene Ansatz verwendet diese PCA -Fähigkeit zur Verbesserung der Genauigkeit der Cloud -Bildanalyse.

Wie PCA in der Bildfunktionsextraktion funktioniert?

PCA ist eine wichtige Methode für die Feature -Extraktion und die Bilddarstellung. In der PCA erfolgt die Matrixumwandlung des Bildes in hochdimensionale Vektoren, und seine Kovarianzmatrix wird erhalten, um einen hochdimensionalen Vektorraum zu konsumieren.

Wann sollte PCA nicht verwendet werden??

PCA sollte hauptsächlich für Variablen verwendet werden, die stark korreliert sind. Wenn die Beziehung zwischen Variablen schwach ist, funktioniert PCA nicht gut, um Daten zu reduzieren. Beziehen Sie sich auf die Korrelationsmatrix, um zu bestimmen. Im Allgemeinen, wenn die meisten Korrelationskoeffizienten kleiner als 0 sind.3, PCA hilft nicht.