Нүүр царайг таних ямар аргууд байдаг вэ_ Taigewang Technology

Нэгдүгээрт, геометрийн шинж чанаруудын нүүр царайг таних арга: геометрийн шинж чанарууд нь нүд, хамар, амны хэлбэр, тэдгээрийн хоорондох геометрийн хамаарал (тэдгээрийн хоорондох зай гэх мэт) байж болно. Эдгээр алгоритмууд нь таних хурд өндөр, санах ой багатай ч таних хурд бага байдаг. Хоёрдугаарт, нүүр царай (PCA) дээр суурилсан царайг таних арга нь дүрсийг шахах оновчтой ортогональ хувиргалт болох KL хувиргалт дээр суурилсан нүүр царай таних арга юм. KL хувиргасны дараа өндөр хэмжээст дүрсний орон зайгаас ортогональ суурийн шинэ багцыг гаргаж авах ба чухал ортогональ сууриуд хадгалагдаж, бага хэмжээст шугаман орон зай болгон өргөжүүлэх боломжтой. Эдгээр бага хэмжээст шугаман орон зай дахь хүний ​​нүүрний проекцийг салгах боломжтой гэж үзвэл эдгээр проекцуудыг танихын тулд онцлог вектор болгон ашиглаж болох бөгөөд энэ нь нүүр царайны аргын үндсэн санаа юм. Эдгээр аргууд нь илүү олон сургалтын дээжийг шаарддаг бөгөөд саарал зургийн статистик шинж чанарт бүрэн тулгуурладаг. Одоогийн байдлаар нүүрний онцлогийг сайжруулах зарим аргууд байдаг. Гуравдугаарт, мэдрэлийн сүлжээний нүүр царайг таних арга: мэдрэлийн сүлжээний оролт нь нарийвчлал багатай нүүрний дүрс, орон нутгийн бүсийн автокорреляцийн функц, орон нутгийн бүтэцтэй хоёрдугаар эрэмбийн агшин гэх мэт байж болно. Ийм аргууд нь сургалтанд илүү олон дээж авах шаардлагатай байдаг бөгөөд олон хэрэглээнд дээжийн тоо маш хязгаарлагдмал байдаг. Дөрөвдүгээрт, уян харимхай график тааруулах нүүр таних арга: уян харимхай график тааруулах арга нь хоёр хэмжээст орон зай дахь ердийн нүүрний хэв гажилттай өөрчлөгдөөгүй зайг тодорхойлж, нүүр царайг илэрхийлэхийн тулд шинж чанарын топологийг ашигладаг. Топологийн аливаа орой нь оройн ойролцоох нүүрний мэдээллийг бүртгэх онцлог векторыг агуулна. Энэ арга нь саарал шинж чанар, геометрийн хүчин зүйлсийг нэгтгэж, харьцуулах явцад дүрсийг уян харимхай хэв гажилттай болгох боломжийг олгож, танихад илэрхийллийн өөрчлөлтийн нөлөөг даван туулахад сайн үр дүнд хүрсэн. Үүний зэрэгцээ нэг хүнд зориулсан сургалтанд олон дээж авах шаардлагагүй.