问个问题，顺便散散分！
重上CSDN一个多月得了快1000分，很高兴散散分，不过想拿分的回答问题先：）
问题：
对图像亮度矩阵做特征值分解（假设可以分解），得出的特征值和特征距向量的物理意义是什么？能不能用来做图像比较？特征值的差或向量的差的大小能代表相似程度吗？
同样对矩阵做奇异值分解，奇异值的物理意义是什么？负值怎么理解？
希望大家多发表一下看法！我会酌情给分的。
问题点数：200、回复次数：16Top
1 楼dylanwolf（）回复于 2002-05-25 16:37:49 得分 50
建议看看 PCA
在求得特征向量后，可以将图象变换到另外一个以特征向量为基的空间，在这个空间里可以进行图象识别。
PCA（主分量分析）就是这么干的，根据特征值大小提取主特征向量，可以减少数据 和特征维数.
比较典型的应用： 用于脸部识别的EigenFaceTop
2 楼liuzhanwen（研究一下！）回复于 2002-05-25 17:34:01 得分 10
up
upTop
3 楼lonk（寂寞低手·小渝）回复于 2002-05-25 20:58:24 得分 10
up,KL变换Top
4 楼Listentome（你可以侮辱我，但绝不能侮辱我的狗！）回复于 2002-05-25 21:48:47 得分 10
来拿分了！Top
5 楼cris919（lovean）回复于 2002-05-26 09:39:13 得分 80
同dylanwolf()
主分量分析在降维的情识下表征原图
在人脸识别中常用，即特征脸方法
特征值和特征向量是PCA的一种常用方法
另外也有求奇异值分解SVD同样在降低维数的同时可表征原图
因此可用来识别等
还有小波变换模极大， FFT等都可做到降维
但KL是降维最多Top
6 楼lpj（）回复于 2002-05-26 21:46:51 得分 0
多谢dylanwolf() 和 cris919(lovean)：
推荐一本PCA的书吧。
希望大家也谈谈自己的想法，书上的毕竟是死的。Top
7 楼cris919（lovean）回复于 2002-05-27 14:35:53 得分 0
我主要是看论文的
没看到有什么书专门讲这一点
在人脸识别中用的较多，
可参考一些特征提取，人脸识别或者说数值分析方面的
论文或书Top
8 楼lpj（）回复于 2002-05-28 10:14:55 得分 0
我倒不是专门要做面部识别，只是一次偶尔想到这个问题，谁能通俗的讲一下？cris919(lovean) 、dylanwolf() 请不吝赐教！
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9 楼cadinfo（无语清风）回复于 2002-05-28 11:49:05 得分 10
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10 楼xxjmz_78（阿甘）回复于 2002-05-28 16:02:30 得分 10
蹭分来了
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11 楼zhangwh6882（天龙八不）回复于 2002-05-28 18:19:11 得分 10
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看不懂Top
12 楼liuzhanwen（研究一下！）回复于 2002-05-29 12:45:56 得分 0
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13 楼cris919（lovean）回复于 2002-05-29 15:46:20 得分 0
我想主要还是一个降维的作用
当然前提是降维后特征向量可表征原图
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14 楼cris919（lovean）回复于 2002-05-29 15:48:30 得分 0
我想还是个降维作用
当然前提是降维后形成的特征向量可表征原图Top
