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最邻近搜索和模式识别

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

最邻近搜索和模式识别之间的区别

最邻近搜索 vs. 模式识别

最邻近搜索(Nearest Neighbor Search, NNS)又称为“最近点搜索”(Closest point search),是一个在尺度空间中寻找最近点的优化问题。问题描述如下:在尺度空间M中给定一个点集S和一个目标点q ∈ M,在S中找到距离q最近的点。很多情况下,M为多维的欧几里得空间,距离由欧几里得距离或曼哈顿距离决定。 高德纳在《计算机程序设计艺术》(1973)一书的第三章中称之为邮局问题,即居民寻找离自己家最近的邮局。. 模式识别(Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说,特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。 计算机识别的显著特点是速度快、准确性高、效率高,在将来完全可以取代人工录入。 识别过程与人类的学习过程相似。以光學字元識別之“汉字识别”为例:首先将汉字图像进行处理,抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们「这个字叫什么、如何写」记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较,找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。.

之间最邻近搜索和模式识别相似

最邻近搜索和模式识别有(在联盟百科)3共同点: 匹配光学字符识别计算机视觉

匹配

匹配有以下几种可能的解释:.

匹配和最邻近搜索 · 匹配和模式识别 · 查看更多 »

光学字符识别

光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。.

光学字符识别和最邻近搜索 · 光学字符识别和模式识别 · 查看更多 »

计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 作为一門科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取「信息」的人工智能系统。这里所指的信息指香农定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 作为一个工程学科,计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括:.

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上面的列表回答下列问题

最邻近搜索和模式识别之间的比较

最邻近搜索有24个关系,而模式识别有25个。由于它们的共同之处3,杰卡德指数为6.12% = 3 / (24 + 25)。

参考

本文介绍最邻近搜索和模式识别之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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