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除欧式距离以外，找最近邻两向量的方法 已有2人参与
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请教各位虫友，在此先感谢大家了。 我做超分中的邻域嵌入，我把一副测试图像分成小块，然后把小块拉成一个列向量，然后和已知训练集中的这些列向量算欧氏距离，再找训练集中距离最近的几块。除了这样用欧式距离算最近邻的，还有什么好方法吗。 请大神们不吝赐教 |
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6楼2017-06-14 11:24:11
yuanmd
至尊木虫 (知名作家)
衔头义定自
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2楼2017-06-10 17:55:55
wake_up
木虫 (著名写手)
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【答案】应助回帖
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感谢参与，应助指数 +1
jiangboit: 金币+5 2017-06-14 11:23:35
感谢参与，应助指数 +1
jiangboit: 金币+5 2017-06-14 11:23:35
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问题描述的其实不是太清楚。 如果是空域相似度计算你的话，除了你这种简单的把小块拉成向量， 1. 做Euclidean Distance（或L0、L2,、L2、cosine、Manhattan、Chebyshev、Minkowski、Mahalanobis、Correlation，Mutual Information）。 这里互相关和互信息计算效果会好些。 2. 在小块上提取比如特征描述(SIFT、SURF、LBP、彩色图像可提取多颜色通道）。图像块大可以提取小波等特征描述 3。。。。。。。。。。。。。。。。。 方法很多，比简单的Euclidean效果好很多。 |
3楼2017-06-11 15:16:24
easezh
木虫 (著名写手)
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这种一般看最终处理效果，你是发现欧式效果不好吗？ 如果不好可以试试上述其他人说的各种距离定义，只不过做相关性或相似性度量时，值越大表示越“近”，欧式以及曼哈顿这类是值越大越远。如在matlab环境下这些距离度量应该都可直接调用。 规范化一下数据可能有些对量纲敏感的距离度量效果会好些。 发自小木虫IOS客户端 |
4楼2017-06-12 12:43:14