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この質問は、Signal Processing Stack Exchangeで回答できるため、Stack Overflowから移行されました。 7年前に移行され ました。 これは、ハリスコーナー検出の数式です。 しかし、次の疑問があります。 とvの物理的な意味は何ですか？多くの参考文献は、それがウィンドウwがシフトする大きさだと言っています。それでは、ウィンドウはどのくらいシフトされますか？1ピクセルですか2ピクセルですか？uuuvvvwww ピクセル位置の合計はウィンドウでカバーされていますか？ 単に仮定、I （X 、Y ）における単一の画素の強度であり（X 、Y ）または中心とするウィンドウ内の強度の和（X 、Y ）？w(x,y)=1w(x,y)=1w(x,y) = 1I(x,y)I(x,y)I(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y) Wikiによると、画像は2Dであり、Iで示され、エリア上の画像パッチを考慮するように求められ、I （x 、y ）という表記を使用します。(x,y)(x,y)(x,y)I(x,y)I(x,y)I(x,y) 数学的な説明を理解するのはわかりにくいです。誰もがアイデアを持っていますか？

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ウィキペディアのEigenfaceページからアイデアを複製しようとしています。数百サンプル画像データで表される行列（各画像は、長さのベクトルに平坦ここで、従ってであるによって行列）、IはSVD分解を計算しました。XX\bf XnnnXX\bf X100100100nnn X=UΣVTX=UΣVT\begin{equation} \bf X = U \Sigma V^{T} \end{equation} したがって： XXT=UΣ2UTXXT=UΣ2UT\begin{equation} \bf X X^{T} = U \Sigma^2 U^{T} \end{equation} 最大の固有モードのサブセットを取得することにより、行列を近似できます（）。qqqσ1≥σ2≥⋯σ1≥σ2≥⋯\sigma_1 \ge \sigma_2 \ge \cdots X≈σ1u1vT1+σ2u2vT2+⋯+σquqvTqX≈σ1u1v1T+σ2u2v2T+⋯+σquqvqT\begin{equation} {\bf X} \approx \sigma_1 u_1 v_1^{T} + \sigma_2 u_2 v_2^{T} + \cdots + \sigma_q u_q v_q^{T} \end{equation} ない画像を表す新しいベクトル与えられた場合、新しい画像を最もよく表すために固有ベクトル重み付けを決定するにはどうすればよいですか？病的な場合を除いて、この表現はユニークですか？yyyXX\bf XqqqUU\bf Uyyy 要するに、私がやりたいことはこれです（wikiページから）： これら固有顔は、現在既存および表現するために使用することができる新たな顔を：我々ができ突出固有顔に新しい（平均減算）画像をすることにより、記録方法、平均面からの新しい顔が異なります。 その投影法をどのように行うのですか？

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この投稿を改善してみませんか？この質問に対する詳細な回答を提供します。これには、引用と、回答が正しい理由の説明が含まれます。詳細が不十分な回答は編集または削除される場合があります。 カルマンフィルターはまったく新しいものです。条件付き確率と線形代数に関するいくつかの基本的なコースを受講しました。誰かがカルマンフィルターの操作を理解するのに役立つ、良い本やWeb上のリソースを提案できますか？ ほとんどのウェブサイトは公式とその意味から直接始まりますが、私はその導出、または詳細な導出ではないとしても、少なくとも各操作とパラメーターの物理的な重要性に関心があります。

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長さNのDFTベクトルがあるとします。これは、その中間点の周りに複素共役対称性を示します。つまり、、など。 およびは、それぞれDCおよびナイキスト周波数であるため、実数です。残りの要素は複雑です。XX\mathbf{X}X(1)=X(N−1)∗X(1)=X(N−1)∗X(1) = X(N-1)^*X(2)=X(N−2)∗X(2)=X(N−2)∗X(2) = X(N - 2)^*X(0)X(0)X(0)X(N/2)X(N/2)X(N/2) ここで、ベクトルXを乗算するサイズ行列とします。TT\mathbf{T}N×NN×NN \times N Y=TXY=TX\begin{align} \mathbf{Y} = \mathbf{T}\mathbf{X} \end{align} 質問は： どのような条件で、行列に対して、結果のベクトルの中間点の周りの複素共役対称性が保持されますか？TT\mathbf{T}YY\mathbf{Y} この質問の動機は、IFFTが実数である事前にコード化された（事前に等化された）シンボルをもたらすプリコーダー行列を考え出そうとすることです。TT\mathbf{T}YY\mathbf{Y} 編集： @MattLに感謝します。と@niaren。この質問の難しさは、必要な条件を見つけることです。マットの答えは確かに十分です。次の変更を加えるだけでも十分です。 最初の行と最初の列はゼロである必要はありません。代わりに、それらはゼロ以外の値である可能性があります。その値が中間点の周りに複雑な共役対称性を示す限り、そのシンボルのように、最初の値は実数で、番目の値は実数です。同じことは、番目の列、番目の行、および主対角線についても言えます。(N/2+1)(N/2+1)(N/2+1)(N/2+1)(N/2+1)(N/2+1)(N/2+1)(N/2+1)(N/2+1) 次に、左上隅と右下隅のマトリックス間の同じ対応を右上隅と左下隅の間で行うことができます。つまり、t 2 、N / 2 + 2から t N / 2 、Nまでの行列。左から右に反転し、逆さまに反転して共役を取り、左下隅に配置します。MATLABでは、次のようになります。(N/2−1)×(N/2−1)(N/2−1)×(N/2−1)(N/2 -1)\times(N/2-1)t2,N/2+2t2,N/2+2t_{2,N/2 + 2}tN/2,NtN/2,Nt_{N/2,N} T(N/2+2:N,2:N/2) = conj(fliplr(flipud(Tisi(2:(N/2),N/2+2:N)))) この構造は、DFT行列の構造に似ています。それは必要条件でしょうか？ 編集（2）： 次のコードは、任意の実数値行列Aに対してこのような有効な演算子を実装します。N×NN×NN \times NAA\mathbf{A} N = 8; A = …

10 dft  equalization  linear-algebra