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相似性比對

已有 60 次閱讀2022-10-6 22:49 | 相似性, 比對

在這個大量存放有特徵序列的矩陣裡，

開始進行彼此之間的歐幾里得相似性比對，

意味著原始照片中，這些裂剪出來的內容區塊，

都轉向尋求依附代理人型式的特徵向量，

也就是說，

特徵向量就類似像是這些複製移動區的代表人，

藉由詞典雷同似的排序，

在矩陣中進行核查，

針對儲藏有特徵向量的矩陣中，

循環地掃描每行迭代的序列，

檢查所有與之相近的特徵向量，

是否這二者之間彼此相同，

在這個進行重複匹配特徵向量的步驟中，

針對存有著按照詞典順序排列好的特徵向量矩陣，

這個特徵向量矩陣裡，

有著逐個掃描入庫的行向量，

和所有滿足 (j-i) < (touch_range) 的旁附向量 aj 序列，

這個旁附向量的效用是被用來與鎖定向量進行判斷，

較量這二者是否相同，

假設給定有 touch_range 參數，是預定義的調參，

用來控制某向量，將要在這某向量的附近周圍，想和多少個 touch_range 個的毗旁向量進行比較。

第五步：接著尋找與展開比較模塊的特徵搜索，

來找到相似的模塊，

前敘提及到，

記錄著向量 ai 是為存放在向量矩陣 A 中的第 i 行，

並綁定位置 (x,y) 為對應模塊中的左上角座標，

在每次匹配過程中，

每對互相旁近的 ai 與 aj 都會被測試是否相同，

也就是說，

如果迭代到的特徵向量與旁近向量的比對相同，

如果相同，那麼則計算二者向量分別對映到的模塊，

也即為他們之間的的平移向量 s = (s1,s2) = (xi-xj,yi-yj) 。