Tôi xin cảm ơn PGS.TS. tiến sĩ Ngô Quốc Tạo, trưởng phòng Nhận dạng và Công nghệ Tri thức, Cục Công nghệ Thông tin, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã hướng dẫn và hỗ trợ tôi trong suốt quá trình thực hiện. Em xin cảm ơn các thầy, cô giảng dạy tại Bộ môn Công nghệ thông tin đã truyền đạt những kiến thức thực tế trong suốt quá trình học tập, em cũng xin cảm ơn Nhà trường đã tạo mọi điều kiện tốt nhất để em hoàn thành việc học tập. . Trong phạm vi có hạn của đồ án tốt nghiệp, kết quả đạt được còn rất ít và quá trình làm việc không tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong nhận được sự góp ý của thầy cô và các bạn.
Tương tự tương đối có thể được định nghĩa là mối quan hệ giữa hai thực thể có cùng đặc điểm hoặc có đặc điểm tương tự nhưng khác nhau về phạm vi hoặc mức độ. Mặt khác, bất bình đẳng tương đối tập trung vào sự khác biệt; Sự khác biệt càng nhỏ, các đối tượng càng giống nhau. Cả giá trị giống nhau và giá trị khác nhau đều thể hiện khái niệm chân dung giữa các chủ thể, nhưng điểm nhấn là khác nhau.
Nội dung của dự án sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về các biện pháp khác nhau cho các loại dữ liệu khác nhau, cùng với các đặc điểm của chúng. Một số trong số chúng được biết đến trong khi những cái khác là tương đối mới.
Khái quát về xử lý ảnh
- Xử lý ảnh là gì?
- Một số vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh
Người ta đã ứng dụng khá thành công các kỹ thuật nhận dạng với nhiều đối tượng khác nhau như nhận dạng vân tay, nhận dạng chữ viết tay.... Dữ liệu ảnh cũng như các dữ liệu khác đều phải được lưu trữ hoặc truyền qua mạng và lượng thông tin để biểu diễn một ảnh là rất lớn . Do đó, cần phải giảm lượng thông tin hoặc nén dữ liệu.
Quá trình nén ảnh thường được thực hiện theo cả hai hướng là bảo toàn thông tin và bảo toàn thông tin.
Bài toán về độ đo khoảng cách
- Bài toán
- Một số ứng dụng của độ đo khoảng cách
MỘT SỐ ĐỘ ĐO KHOẢNG CÁCH
- Các độ đo khoảng cách giữa các đối tượng
- Phân phối chuẩn
- Độ đo Divergence (độ phân kỳ)
- Phân phối xác suất rời rạc
- Khoảng cách Euclid
- Độ đo khoảng cách giữa các dãy
- Khoảng cách Hamming
- Khoảng cách Hamming mờ
- Khoảng cách Levenshtein(chỉnh sửa)
- Khoảng cách liên quan khác
- Khoảng cách thông tin và xấp xỉ thông tin
- Độ đo theo lý thuyết thông tin
- Độ đo khoảng cách giữa các tập hợp
- Khoảng cách Hausdorff
- Các biến thể của khoảng cách Hausdorff
- Các độ đo trên tập mờ
- Độ đo khoảng cách trong các ứng dụng
- Bất biến
- Ví dụ về độ đo
Khoảng cách Mahalanobis dựa trên giả định về một ma trận hiệp phương sai bằng nhau. 2.3) Một phép đo khoảng cách giữa các phân bố chuẩn, phù hợp với các ma trận hiệp phương sai không đồng nhất, đã được đề xuất trong [Anderson và Bahadur, 1962]. Ở đây tôi sẽ giới thiệu ngắn gọn các biện pháp khoảng cách phổ biến nhất.
khoảng cách ký tự truyền thống với hầu hết tất cả các giá trị tương đương. Khái quát hóa và mức độ phổ biến của số liệu đã được đề xuất trong [Bennett. Đầu tiên giới thiệu khoảng cách Hausdorff [Robinson notes, website; Klein và Thompson, 1984].
Khoảng cách tương tự Hausdorff cũng có thể được xác định cho tập mờ, xem [Chaudhuri và Rosenfeld để biết thêm chi tiết. Lưu ý rằng khoảng cách mờ tương tự Hausdorff đã sửa đổi có thể được xác định bằng cách sử dụng dMH thay vì dH trong công thức trên. Ví dụ về các phép đo khoảng cách bất biến, xem thêm [Hagedoorn và Veltkamp, 1999a, b;.
Bằng cách biểu diễn dữ liệu trong không gian đặc trưng, một số thước đo khoảng cách được tạo ra để tính toán phân phối cho các điểm gần nhau. Với mục đích kết hợp các ảnh nhị phân (do đó là các đường viền), có thể sử dụng các biến thể của khoảng cách Hausdorff. Tiếp theo, khoảng cách Euclide bình phương giữa các điểm trong ảnh được tính toán.
Vì hình ảnh được biểu diễn dưới dạng ma trận tọa độ nên tất cả các phép biến đổi và khoảng cách có thể được biểu thị bằng ký hiệu ma trận. Một phép đo tổng quát hơn về số liệu khoảng cách, cái gọi là sự khác biệt tuyệt đối, đã được giới thiệu trong [Hagedoorn và Veltkamp, 1999a]. Một cách để so sánh hai định dạng nhị phân là sử dụng bộ chuyển đổi khoảng cách.
Có thể tìm thấy ví dụ về một dạng phù hợp để sử dụng với phađinh khoảng cách thay đổi trong [Gavrila, 2000; Gavrila và Philomin, 1999]. Fourier cũng mô tả đường bao khép kín mà các phép đo khoảng cách có thể được xác định, chẳng hạn như khoảng cách từ họ lp [Zahn và Roskies, 1972;. Khoảng cách giữa hai mẫu hình ảnh có thể được định nghĩa là khoảng cách tối thiểu giữa các đa tạp này và các bất biến liên quan đến phép biến đổi được xem xét.
Khoảng cách giữa hai hình ảnh A và B sau đó có thể được tính toán dựa trên giao điểm giữa hai biểu đồ cường độ, trong đó b là thùng.
CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
Bài toán
Phương pháp thực hiện
Kết quả
Đồ án đã trình bày một số phép đo khoảng cách: khoảng cách giữa các đối tượng, khoảng cách giữa các dãy, phép đo lý thuyết thông tin, khoảng cách giữa các nhóm và khoảng trong ứng dụng. Tổng quan về các số liệu khoảng cách dựa trên tính năng. Áp dụng một số biện pháp chung cho bài toán đo khoảng cách.
