数字图像和特征脸

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

数字图像和特征脸之间的区别

数字图像 vs. 特征脸

數位影像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。 通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。 数字图像可以许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机、seismographic profiling、airborne radar等等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。. 特征脸（Eigenface）是指用于机器视觉领域中的人脸识别问题的一组特征向量。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich and Kirby (1987)提出，并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类。该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法。这些特征向量是从高维矢量空间的人脸图像的协方差矩阵计算而来。.

像素

--，為影像顯示的基本單位，譯自英文「pixel」，pix是英语单词picture的常用简写，加上英语单词“元素”element，就得到pixel，故“像素”表示「畫像元素」之意，有時亦被稱為pel（picture element）。每个这样的訊息元素不是一个点或者一个方块，而是一个抽象的取樣。仔细處理的话，一幅影像中的像素可以在任何尺度上看起来都不像分离的点或者方块；但是在很多情况下，它们采用点或者方块显示。每個像素可有各自的顏色值，可採三原色顯示，因而又分成紅、綠、藍三種子像素（RGB色域），或者青、品红、黄和黑（CMYK色域，印刷行业以及打印机中常见）。照片是一个个取樣点的集合，在影像没有经过不正确的/有损的压缩或相机镜头合适的前提下，單位面積内的像素越多代表解析度越高，所顯示的影像就會接近于真实物体。.

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