Comment utiliser PCA dans l'analyse d'images [fermée]

1. Comment PCA est utilisé dans le traitement d'image?
2. Peut-on utiliser PCA pour la classification d'images?
3. Comment fonctionne PCA dans l'extraction des fonctionnalités de l'image?
4. Quand PCA ne doit-il pas être utilisé?

Comment PCA est utilisé dans le traitement d'image?

L'un des cas d'utilisation de l'ACP est qu'il peut être utilisé pour la compression d'image - une technique qui minimise la taille des octets d'une image tout en gardant autant de qualité que possible.

Peut-on utiliser PCA pour la classification d'images?

PCA est une technique de classification d'image généralement utilisée pour la reconnaissance du visage. Les principaux composants sont les caractéristiques distinctives ou particulières d'une image. L'approche décrite dans cet article utilise cette capacité PCA pour améliorer la précision de l'analyse d'image cloud.

Comment fonctionne PCA dans l'extraction des fonctionnalités de l'image?

PCA est une méthode importante pour l'extraction des fonctionnalités et la représentation d'image. Dans PCA, la transformation de la matrice de l'image se déroule en vecteurs de haute dimension et sa matrice de covariance est obtenue en consommant un espace vectoriel de haute dimension.

Quand PCA ne doit-il pas être utilisé?

PCA doit être utilisé principalement pour les variables fortement corrélées. Si la relation est faible entre les variables, PCA ne fonctionne pas bien pour réduire les données. Reportez-vous à la matrice de corrélation pour déterminer. En général, si la plupart des coefficients de corrélation sont inférieurs à 0.3, PCA n'aidera pas.