在上篇文章中介绍了如何利用余弦定理计算两个物品间的相似度： KiKlaus：推荐算法原理（一）余弦定理计算物品间相似度zhuanlan.zhihu.com
这种计算方法虽然简单，但是在衡量空间两个向量间值的大小差异时，会有明显的缺陷。例如，向量A（1，1，1），向量B（5，5，5），如果用余弦定理计算，那么这两个向量的夹角大小为0°，即在方向上是完全一致的，所以算
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2024-01-12 08:52:58
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原模板匹配方法中，是无法进行任意角度和旋转匹配的，但我们在实际的使用中，模板图像的位置和方向都是不确定的，因此，就需要我们对模板图像进行预处理，处理后在进行模板匹配。基本处理方法如下：模板图像读取进行模糊绘制轮廓形态学处理提取轮廓获取当前位置角度图像旋转。原图读取从4个角度进行模板匹配（0°，90°，180°，270°）记录每个角度的匹配值进行后续操作。1：原图如下所示:2：模板图像如下所示：3：
引言分布式系统除了提升整个体统的性能外还有一个重要特征就是提高系统的可靠性。提供可靠性可以理解为系统中一台或多台的机器故障不会使系统不可用（或者丢失数据）。保证系统可靠性的关键就是多副本（即数据需要有备份），一旦有多副本，那么久面临多副本之间的一致性问题。比如，一台机器上的磁盘损坏，数据丢失，可以从另一台机器上的磁盘恢复（分布式系统会对数据做备份）比如，集群中某些机器宕机，整个集群还可以对外提供服
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2024-10-26 09:03:40
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我们在之前讨论OpenCV的轮廓以及直方图时已经接触过类似的匹配，事实上，它们原理基本上差不多，都是用一幅模板图像和原图进行匹配，从而找到原图中相应的地方，作为OpenCV中的一种最基本的目标识别的方法，模板匹配有其一定的作用，今天我们来具体的进行讨论。模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV带有一个函数cv.matchTemplate()。它只是将模板图像滑
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2024-02-23 10:28:16
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SIFT特征提取：角点检测： Morvavec角点检测算子：基于灰度方差的角点检测方法，该算子计算图像中某个像素点沿水平、垂直方向上的灰度差异，以确定角点位置 Harris角点检测算子：不止考察水平，垂直4个方向上的灰度差异，而是考察了所有方向上的灰度差异，并且具有旋转不变性和部分放射变换的稳定性。 Shi-Tomasi角点检测算子：通过考察自相关矩阵M的两个特征值中的较小者来确定角点，大部
我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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img = cv2.imread('C:/Users/Dell/PycharmProjects/check_KeyPoint/image/right_01.png') img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatu ...
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2021-09-16 16:20:00
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六、莱文斯坦编辑距离前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数；我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情况进行计算当有一个单词的长度为0的时候，则编辑距离为不为零的单词的长度；\[ld_{u,v}(i,j)=max(i,j)\; \;
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2023-12-20 13:44:37
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相似度计算总结 + 图解在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；**如果距离大，那么相似度小。**比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进
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2023-10-08 14:41:28
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这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
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2023-11-10 16:56:25
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1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic
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2023-12-20 22:35:50
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常用的下面一些距离计算方式欧式距离（Euclidean Distance）余弦相似度（Cosine）皮尔逊相关系数（Pearson）修正余弦相似度（Adjusted Cosine）汉明距离（Hamming Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离计算方式，源自欧式空间中两
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2023-10-27 14:09:15
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(一)图像特征匹配--SIFT1.1 SIFT背景简介SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子，并在2004年深入发展和完善。SIFT算法是在尺度空间进行特征检测并确定关键点的位置和关键点所在的尺度。该关键点方向特征选取该点邻域梯度的主方向，以便实现算子对尺度和方向的无关性。1.2 SIFT特征向量生成步骤一幅图像SIFT特征向量的生成步骤主要有如下四步：(1)检测尺度空
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2024-07-11 14:38:52
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这儿仅作为我个人学习SIFT算法的总结！算法存在的意义SIFT（Scale-Invariant feature transform）算法是一种局部特征检测的算法，该算法通过寻找图像中的特征点（interest points ,or corner points）来进行特征点匹配。它在尺度空间寻找极值点，并精确计算出其位置信息，结合尺度，方向信息进行特征描述，该算法具有尺度，旋转不变性，对图像的亮度或
文章目录一、什么是knn算法二、算法原理三、通用步骤四、简单应用 一、什么是knn算法knn算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别。寻找最近的k个数据，推测新数据的分类。二、算法原理 对于上面的这个散点图，已知的点是分布在一个二维空间的，当然，在实际生活中，情况会变得复杂，可能是多维的。这个例子表示的是肿瘤病人的相关信息，横
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2023-08-23 15:57:21
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机器学习中的相似性度量 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.
利用直方图距离计算图片相似度计算公式：其中，G和S为两张图片的图像颜色分布直方图，N为颜色空间样点数。这里使用分块的方法计算相似度，用以提高各部分的特征，防止图片颜色相似导致计算的相似度高。利用平均哈希算法计算图片相似度计算步骤：缩放图片：一般大小为8*8，64个像素值简化色彩，转化为灰度图：可以使用Image的convert(‘L’)方法计算平均值：计算出灰度图所有像素点的像素值的平均值比较像素
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2023-11-14 10:43:11
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计算轨迹相似性是各种时空应用的关键和基本任务，如聚类，预测和异常检测。传统的相似度度量方法dtwh和Hausdorff由于计算复杂度为二次元，无法处理大规模数据。为了解决这一问题，提出了多种轨迹表示学习方法来逼近度量空间，同时降低相似性计算的复杂度。然而，这些工作都是基于RNN后端设计的，导致在长轨迹上性能下降严重。本文提出了一种新的基于图的方法TrajGAT，该方法对层次空间结构进行了显式建模，
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2024-06-04 14:44:25
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本文《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》提出了一种使用孪生递归网络来计算句子语义相似度的方法。首先，使用LSTM将不定长的两个句子编码为固定尺寸的特征，再通过manhattan距离来衡量特征之间距离。论文地址:https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3016291引言句子相
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2023-11-11 20:54:27
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基于动态时间规整算法(DTW)的相似度计算 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法。 该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。 该算法由日本学
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2023-12-19 19:32:22
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