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視覚的な言葉 (画像内の重要なポイントにラベル付けされています) に基づいて画像を一致させようとしています。シミュレートされた結果を私の理論上の結果と比較すると、かなりの偏差が得られるため、私の理論上の確率計算に間違いがあるに違いないと思います。

2 つのイメージを一連のビジュアル ワードとして想像できます (ビジュアル ワードの名前は A から Z まであります)。

S1=SetImage1={A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, L, M, N, O, Y, Z}
S2=SetImage2={A, L, M, O, T, U, V, W, X, Y, Z}

ここに画像の説明を入力

いくつかのビジュアル ワードが両方のセットに含まれていることが既にわかります (例: A、Z、Y、...)。ここで、ビジュアル ワードをプライマリ ワードとセカンダリ ワードに分けます (提供された画像を参照)。各プライマリ ワードには、隣接するセカンダリ ワードがあります。主要な単語 (赤い四角形) とその二次的な単語 (楕円内の単語) を確認できます。この例では、主な単語セットは次のとおりです。

SP1=SetPrimaryWordsImage1={A, J, L}
SP2=SetPrimaryWordsImage2={A, L,}

img1VAL1セット SP1 から視覚的な単語をランダムに選択し、 の近傍から 1 つの単語を選択します。img1VAL1つまりimg1VAL2=SelFromNeighborhood(img1VAL1)、ペアになりPairImage1={img1VAL1, img1VAL2}ます。2 番目の画像でも同じことを行い、 を取得しPairImage2={img2VAL1, img2VAL2}ます。

例: fromはの近くにあるため、プライマリ ビジュアル ワードおよびセカンダリ ワードとしてImage1選択します。ペアを取得しますACCA{A, C}

AImage2 から、プライマリ ビジュアル ワードおよびセカンダリ ワードとしても選択しますZ。ペアを取得します{A, Z}

{A,C} != {A,Z}したがって、一致するものはありません。しかし、ランダムに選択されたペアが等しい確率は?

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1 に答える 1

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確率はこうです。

A={1, 2, 3, 4}, B=A={1, 2, 3}

intersection C=A int B={1, 2, 3}

交点外の可能なペアの数 = 3-choose-2 (二項)

number of all possibilities=|A|-choose-2 * |B|-choose-2

したがって確率

|intersection|-choose-2/(|A|-choose-2 * |B|-choose-2)
于 2016-05-24T17:31:21.270 に答える