Bagaimana PCA boleh digunakan dalam analisis imej [ditutup]

1. Bagaimana PCA digunakan dalam pemprosesan imej?
2. Bolehkah PCA digunakan untuk klasifikasi imej?
3. Bagaimana PCA berfungsi dalam Pengekstrakan Ciri Imej?
4. Bilakah PCA tidak akan digunakan?

Bagaimana PCA digunakan dalam pemprosesan imej?

Salah satu kes penggunaan PCA ialah ia boleh digunakan untuk pemampatan imej - teknik yang meminimumkan saiz dalam bait imej sambil mengekalkan kualiti imej yang mungkin.

Bolehkah PCA digunakan untuk klasifikasi imej?

PCA adalah teknik klasifikasi imej yang biasanya digunakan untuk pengiktirafan muka. Komponen utama adalah ciri tersendiri atau khas gambar. Pendekatan yang diterangkan dalam makalah ini menggunakan keupayaan PCA ini untuk meningkatkan ketepatan analisis imej awan.

Bagaimana PCA berfungsi dalam Pengekstrakan Ciri Imej?

PCA adalah kaedah penting untuk pengekstrakan ciri dan perwakilan imej. Di PCA, transformasi matriks imej berlaku ke dalam vektor dimensi tinggi dan matriks kovariansnya diperolehi memakan ruang vektor tinggi dimensi.

Bilakah PCA tidak akan digunakan?

PCA harus digunakan terutamanya untuk pembolehubah yang sangat berkorelasi. Sekiranya hubungan lemah antara pembolehubah, PCA tidak berfungsi dengan baik untuk mengurangkan data. Rujuk matriks korelasi untuk menentukan. Secara umum, jika kebanyakan pekali korelasi lebih kecil daripada 0.3, PCA tidak akan membantu.