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- O PCA pode ser usado para compactação de imagem?
- O que é compactação PCA?
- Como o PCA reduz a dimensionalidade de uma imagem?
- O que é PCA no processamento de imagens?
O PCA pode ser usado para compactação de imagem?
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 que é compactação PCA?
A análise de componentes principais do PCA (Análise Principal de Componentes) é uma das mais famosas técnicas de compactação de dados que são usadas para compactação de dados não supervisionados. O PCA nos ajuda a identificar os padrões no conjunto de dados com base na correlação entre eles.
Como o PCA reduz a dimensionalidade de uma imagem?
Como resultado da resumo da literatura preliminar, o processo de redução de dimensão pelo PCA geralmente consiste em quatro etapas principais: (1) normalizar dados da imagem (2) Calcular a matriz de covariância a partir dos dados da imagem (3) executar a decomposição de valor único (SVD) (4) Encontre a projeção dos dados da imagem para a nova base com redução ...
O que é PCA no processamento de imagens?
INTRODUÇÃO. Análise de componentes principais (PCA)(1) é uma formulação matemática usada na redução das dimensões de dados(2). Assim, a técnica PCA permite a identificação de padrões nos dados e sua expressão de tal maneira que suas semelhanças e diferenças sejam enfatizadas.
