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  • pcanet网络理解

    ①:一张图片矩阵m×n =》每个像素点经过k1×k2的patch滑动提取特征之后=》m×n个k1×k2的patch=》分别对这m×n个patch去平均值=》特征提取完毕=》将m×n个patch组合成一个新的矩阵X,每个patch当作为一列(长度为k1×k2),因此列的数量为m×n=》最终这张图片就变成了(m×n)*(k1×k2)的矩阵=》总共处理N张图片

    ②:对矩阵X,求X*XT的特征向量,并取前L1个特征向量(每个向量含有k1×k2个元素),然后将每个特征向量组装成一个矩阵作为第一次PCA中的滤波器滤波器(filter)W(l1) 一共有L1个,(第二次的滤波器叫做W(l2)

    • 对每个X矩阵都要进行L1次滤波操作,每次滤波后都得一个新矩阵Z(il) ,一共L1个

      Zi = X i×W(l1) i=1,.....N (总共N张图片,第i张图片) l1 = 1,......L1 (总共L1个滤波器,第l个滤波器)

    ③:重复类似操作,工作量相当于原来的L1倍,对新矩阵Zi,求Z*ZT的特征向量,并取前L2个特征向量(每个向量含有k1×k2个元素),然后将每个特征向量组装成一个矩阵作为第二次PCA中的滤波器滤波器(filter)W(l) 一共有L2个,(第二次的滤波器叫做W(l2)

    • 对每个X矩阵都要进行L2次滤波操作 ,每张图片相当于变成了L1组个L2个矩阵

    ​ Oi = Z i×W(l2) i=1,.....N (总共N张图片,第i张图片) l2 = 1,......L1 (总共L2个滤波器,第l个滤波器)

    ④:将第二次PCA后的矩阵Oi(i代表第i张图片)进行二值化处理,每张图片相当于变成了L1组个L2个矩阵,然后再将每个矩阵的二进制数求和变为十进制整数,每个L2矩阵都成为一个元素对象,用于分到直方图中

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/szj666/p/15558517.html
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