Como o PCA pode ser usado na análise de imagem [fechado]

1. Como o PCA é usado no processamento de imagens?
2. O PCA pode ser usado para classificação de imagem?
3. Como o PCA funciona na extração do recurso de imagem?
4. Quando o PCA não deve ser usado?

Como o PCA é usado no processamento de imagens?

Um dos casos de uso do PCA é que ele pode ser usado para compactação de imagem - uma técnica que minimiza o tamanho em bytes de uma imagem, mantendo o máximo da qualidade da imagem possível.

O PCA pode ser usado para classificação de imagem?

PCA é uma técnica de classificação de imagem normalmente usada para reconhecimento de rosto. Os principais componentes são as características distintas ou peculiares de uma imagem. A abordagem descrita neste artigo usa essa capacidade de PCA para melhorar a precisão da análise de imagem em nuvem.

Como o PCA funciona na extração do recurso de imagem?

PCA é um método importante para extração de recursos e representação de imagem. No PCA, a transformação da matriz da imagem ocorre em vetores de alta dimensão e sua matriz de covariância é obtida consumindo espaço vetorial de alta dimensão.

Quando o PCA não deve ser usado?

O PCA deve ser usado principalmente para variáveis ​​que estão fortemente correlacionadas. Se o relacionamento for fraco entre as variáveis, o PCA não funcionará bem para reduzir os dados. Consulte a matriz de correlação para determinar. Em geral, se a maioria dos coeficientes de correlação é menor que 0.3, PCA não vai ajudar.