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嵐風 2022-10-6 22:49
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) 。
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