問題タブ [eigenvector]

私はMathematicaで一般化された固有値問題を解こうとしています。Bに関する行列Aの固有値と固有ベクトルを見つけたいのですが、使用するEigensystemと次のエラーが発生します。

私は何をすべきか？

2D ガウスを画像に当てはめようとしています。ノイズは非常に低いので、私の試みは、2 つの主軸が共変動しないように画像を回転させ、最大値を計算し、両方の次元の標準偏差を計算することでした。得意武器はパイソン。

ただし、画像の固有ベクトルを見つけるのに行き詰まりました-numpy.linalg.py離散データポイントを想定しています。この画像を確率分布にして、数千点をサンプリングし、その分布から固有ベクトルを計算することを考えましたが、固有ベクトルを見つける方法があるに違いありません (つまり、準主および準主)ガウス楕円の短軸) をその画像から直接取得します。何か案は？

どうもありがとう ：）

こんにちは私は線形判別分析（LDA）を使用している顔認識に関連するプロジェクトに取り組んでいます。LDAは、クラス間散布行列とクラス内散布行列の一般化された固有ベクトルを見つけることを要求します。コーディングにDevC++でopencvを使用しています。基本的に問題は次のようになります

ここで、AとBは、一般化された固有ベクトルを見つける必要がある行列です。ラムダは固有値であり、vはベクトルです。

この問題について検索すると、多くの人がBの逆数を計算してから、A*vを掛けることを提案しました。

次に、inv（B）*Aの固有ベクトルを計算します。

これは良い解決策のようですが、私の場合、散布行列BはほぼSigularです。その行列式は10^-36のオーダーであることがわかりました。そのため、その逆行列式を見つけることができず、上記の解決策に進みます。したがって、一般化された固有値の問題を個別にコーディングすることを除いて、この問題から抜け出す方法を誰かが私に提案できますか？

PCACompute以下に示すようにOpenCVの関数を使用した後、Mat代表平均とMat固有ベクトルがあります。

datiOriginaliは私の入力Mat、meanは平均値Mat、eigenvectorsは固有ベクトルMatです。

そこから、次のように PCAProject を使用しました。

datiOriginaliは常に入力Matでmeanありeigenvectors、で計算されたものと同じでPCAComputeありres、出力Matです。

固有値を使用して顔認識を実行するにはどうすればよいですか? 上記のように計算されたトレーニング画像と新しい画像の間のユークリッド距離を計算する方法がわかりません。

一般的な固有値の問題を解決するためのコードをいくつか書きました。現在、その結果を LAPACK のDSPGVX関数と比較しています。この例で作業しました。

だから私は4つの自動ベクトルを取得しました

と自動値

私のコードと Mathematica の両方で、結果は一致します。

しかし、前のリンクでは、LAPACK から報告された自動ベクトルはまったく異なります。

誰を信頼すればよいですか？

PSまた、自動値/自動ベクトルがA * x-lambda * B * x = 0を生成するため正しいことを確認しましたが、LAPACKの値はそうではありません。

私はopenCV（EmguCV）と顔の比較で完全に新しいです。2枚の写真を固有顔ベクトルと比較して距離を取得するアルゴリズムを実装しようとしています(画像のトレーニングセットから画像の距離を取得する方法を知っています)

私は Cambridge_FaceDB.zip を使用しています - いくつかの顔の .pgm 画像のデータベースです。それらをトレーニング画像としてロードし、以下で使用する必要があります。

trainingImages は Image のタイプである必要がありますが、trainingImages.Add(new Image("test.pgm")); のような Image を作成することはできません。

ですから、.pgm 形式で作業する方法と、このファイルの画像をトレーニング セットに追加する方法を知りたいです。私が何かをしているのなら、誰かが私に説明してもらえますか? :)

私はC＃ラッパーEmguCVを使用しています、どうもありがとう

非正方行列の平方根をどのように計算できますか？psジョルダン行列分解法を試しましたが、正方行列にしか適用できないようです。

Eigen3ライブラリを使用して、一般化された固有値、ベクトルを見つけるにはどうすればよいですか?

オクターブ、matlab では、固有値関数は次の形式です[V, lambda] = eig (A, B)。

この クラスはEigen3 libでしか見つけることができませんでしたが、上記の matlab/octave コードの結果を検証するのには役立ちませんでした。

K 個の最大固有値を計算する必要があるスペクトル クラスタリングの並列アルゴリズムに取り組んでいます。Matlab の Jacket プラグインを使用していますが、残念ながら matlab で EIGS 関数をサポートしていません (K 固有値を計算することはできません)。並行して)GPUでこのタスクを実行するために他のツール/ライブラリを提案してもらえますか?または、GPU支援のMatlabでこれを行うことはできますか?

CTMCの分析に jMarkovを使用しています。これは、この目的のために最もよく定義された Java ライブラリのようです。私の分析の一部には、DTMC の定常状態解も必要です。jMarkov のマニュアルには、DTMC も処理できると記載されていますが、作成者はそのケースを無視しているようです。したがって、ライブラリのドキュメントは不完全なようです。

誰かが jMarkov を案内してくれますか、またはマニュアルの有用な部分を教えてくれますか? 私が使用できる別のライブラリがあれば、それも素晴らしいでしょう。さらに、誰かが行列の固有ベクトルを見つけるのに役立つ Java 実装を教えてくれれば大丈夫です。

ありがとう！