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基于最大主曲率算法和欧氏距离的指静脉识别 -----附带源码和解析文档

暑假了就有时间写写博客了，大一的师弟们也要进入算法的领域了，于是我就写了一个简略版基于最大主曲率算法的指静脉识别给他们入门用， 现在图像识别的领域是越来越完善，不过还需要一个大爆发的契机才会更好。...写了项目之后肯定要有解析和技术文档啊，这个当然就交给师弟们做啦哈哈哈哈 想要得到本文源码的在本文最下方有嘿嘿 本文代码环境为VS2013+opecv2.4.9 项目READERME文档内容： Operating...废话不多说进入主题： 以下文档为五邑大学大一计院师弟廖雄营所写： 　　入需转发和使用请注明作者信息： 指静脉图像处理 首先来看一下整个图像处理的流程图 ? ? ? ? ? ? ? ?...本文源码：https://github.com/lmskyle/process 其他： http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8989836.html 提取纹理特征 http:/

2.6K20

数据标准化方法：该如何选择？

⑤method="normalize"，模标准化，将数据除以每行或者每列的平方和的平方根(default MARGIN=1)，模标准化后每行、列的平方和为1（向量的模为1），也即在笛卡尔坐标系中到原点的欧氏距离为...在基于欧氏距离的PCA、RDA中分析群落数据可以将每个样方弦转化可以弥补欧氏距离的缺陷。弦转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到弦距离矩阵。...距离矩阵。...⑦method="chi.square"，卡方转化，在默认(defaultMARGIN=1)的情况下是数据除以行的和再除以列的和的平方根，卡方转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到卡方距离矩阵。...环境变量由于量纲不同，在计算距离矩阵（欧氏距离）、根据特征根提取的主成分分析、比较系数的回归分析之前，均需要进行z-score标准化。 —END—

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    R语言实现常用的5种分析方法（主成分+因子+多维标度+判别+聚类）

    根据相关系数矩阵的特征值，选择特征值大于1的主成分。 另一种较为先进的方法是平行分析（parallel analysis）。...该方法首先生成若干组与原始数据结构相同的随机矩阵，求出其特征值并进行平均，然后和真实数据的特征值进行比对，根据交叉点的位置来选择主成分个数。...设想一下如果我们在欧氏空间中已知一些点的座标，由此可以求出欧氏距离。那么反过来，已知距离应该也能得到这些点之间的关系。这种距离可以是古典的欧氏距离，也可以是广义上的“距离”。...在R中通常使用disk函数得到样本之间的距离。MDS就是对距离矩阵进行分析，以展现并解释数据的内在结构。 在经典MDS中，距离是数值数据表示，将其看作是欧氏距离。...首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。然后将矩阵绘制热图，从图中可以看到颜色越深表示样本间距离越近，大致上可以区分出三到四个区块，其样本之间比较接近。 ?

    8.4K90

    R语言多元分析系列

    根据相关系数矩阵的特征值，选择特征值大于1的主成分。 另一种较为先进的方法是平行分析（parallel analysis）。...该方法首先生成若干组与原始数据结构相同的随机矩阵，求出其特征值并进行平均，然后和真实数据的特征值进行比对，根据交叉点的位置来选择主成分个数。...设想一下如果我们在欧氏空间中已知一些点的座标，由此可以求出欧氏距离。那么反过来，已知距离应该也能得到这些点之间的关系。这种距离可以是古典的欧氏距离，也可以是广义上的“距离”。...在R中通常使用disk函数得到样本之间的距离。MDS就是对距离矩阵进行分析，以展现并解释数据的内在结构。 在经典MDS中，距离是数值数据表示，将其看作是欧氏距离。...下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。

    1.3K60

    Python AI 教学|SVD（Singular Value Decomposition）算法及应用

    特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式： Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ是一个对角矩阵，每一个对角线上的元素就是一个特征值。一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。...按顺序累加，前3个奇异值平方和为100，前5个奇异值的平方为400，前6个平方和为460，则经过计算，重构矩阵的时候，取前6个奇异值。）...（1）相似度 假设有一个用户和电影的数据集，我们可以将用户和电影的对应关系看成一个矩阵，如下图所示，行代表用户，列表示电影，矩阵的元素中0表示用户没有看过，1-5表示用户对这部电影的喜爱程度，值越大代表用户越喜欢这部电影...【1】欧氏距离 电影“一”和“三”的欧氏距离为： 电影“二”和“三”的欧氏距离为： 相似度= ，当距离为0时候，相似度为1，随着距离的增大，相似度减小。...算法实现： 【2】皮尔逊相关系数（Pearson correlation） 它度量的是两个向量之间的相似度。该方法相对于欧氏距离的一个优势在于，它对用户评级的量级并不敏感。

    2.7K40

    常见面试算法：PCA、简化数据

    通过数据集的协方差矩阵及其特征值分析，我们就可以得到这些主成分的值。 一旦得到了协方差矩阵的特征值和特征向量，我们就可以保留最大的 N 个特征。...比较流行的降维技术： 独立成分分析、因子分析 和 主成分分析， 其中又以主成分分析应用 最广泛。本章中的PCA将所有的数据集都调入了内存，如果无法做到，就需要其他的方法来寻找其特征值。...SVD 是矩阵分解的一种类型，也是矩阵分解最常见的技术 SVD 将原始的数据集矩阵 Data 分解成三个矩阵 U、∑、V 举例：如果原始矩阵 \(Data_{m*n}\) 是m行n列， \(U_{m *...欧氏距离：指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。二维或三维中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。...+ 0.5 * corrcoef(inA, inB, rowvar = 0)[0][1] 相对欧氏距离的优势：它对用户评级的量级并不敏感。

    1.2K20

    【非监督学习 | 聚类】聚类算法类别大全 & 距离度量单位大全

    以下是常用的聚类中的距离度量算法及其介绍，以及相应的优缺点分析： 名称 介绍 优缺点分析 欧氏距离（Euclidean Distance） 欧氏距离是最常用的距离度量算法之一，它衡量两个向量之间的直线距离...在欧氏空间中，两个向量的欧氏距离等于它们各个维度差值的平方和的开方。 优点：简单直观，易于理解和计算。缺点：对异常值敏感，受维度灾难影响。...马氏距离（Mahalanobis Distance） 马氏距离考虑了数据集的协方差矩阵，通过将数据映射到一个空间中，使得在该空间中的欧氏距离与原始空间中的马氏距离等价。...马氏距离可以解决特征之间的相关性和尺度不同的问题。 优点：考虑了特征之间的相关性，适用于高维数据。缺点：需要估计协方差矩阵，计算复杂度较高。...到这里，如果还有什么疑问 欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！ 如果对你有帮助，你的赞是对博主最大的支持！！

    26520

    【非监督学习 | 聚类】聚类算法类别大全 & 距离度量单位大全

    在欧氏空间中，两个向量的欧氏距离等于它们各个维度差值的平方和的开方。优点：简单直观，易于理解和计算。缺点：对异常值敏感，受维度灾难影响。...闵可夫斯基距离（Minkowski Distance） 闵可夫斯基距离是欧氏距离和曼哈顿距离的一种推广，它通过参数p来控制距离的计算方式。...马氏距离（Mahalanobis Distance） 马氏距离考虑了数据集的协方差矩阵，通过将数据映射到一个空间中，使得在该空间中的欧氏距离与原始空间中的马氏距离等价。...马氏距离可以解决特征之间的相关性和尺度不同的问题。优点：考虑了特征之间的相关性，适用于高维数据。缺点：需要估计协方差矩阵，计算复杂度较高。...到这里，如果还有什么疑问欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！ 如果对你有帮助，你的赞是对博主最大的支持！！我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

    28410

    基于SPSS和ArcGIS的地区社会弱势性空间格局分析

    表1.4总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积 %总计方差百分比累积 %总计方差百分比累积 % 15.56042.77042.7705.56042.77042.7704.78236.78436.784...若要创建基于距离的空间权重矩阵,则可以如图1.13(b)所示进行相应的参数设置，GeoDa支持创建基于欧氏距离的空间权重矩阵和基于k近邻的空间权重矩阵。...本实验中采用的原始.shp文件的空间参考是GCS2000坐标系,若要创建基于欧氏距离的空间权重矩阵，应选用球面距离的计算选项，而实际上为了计算和表达的简便,通常建议采用具有平面投影的.shp数据作为GeoDa...本实验将比较一阶Rook邻接矩阵、二阶Rook邻接矩阵、一阶Queen邻接矩阵、二阶Queen邻接矩阵、基于欧氏距离的空间权重矩阵和基于k近邻的空间权重矩阵对计算空间自相关性的影响,如图1.11所示。...按照步骤Space→Univariate Local Moran'sI,选取权重为基于欧氏距离的空间权重矩阵,在弹出的对话框中选择社会弱势性CI及相应的空间权重矩阵，并勾选“Cluster Map”。

    2.7K40

    【非监督学习 | 聚类】聚类算法类别大全 & 距离度量单位大全

    在欧氏空间中，两个向量的欧氏距离等于它们各个维度差值的平方和的开方。优点：简单直观，易于理解和计算。缺点：对异常值敏感，受维度灾难影响。...闵可夫斯基距离（Minkowski Distance） 闵可夫斯基距离是欧氏距离和曼哈顿距离的一种推广，它通过参数p来控制距离的计算方式。...马氏距离（Mahalanobis Distance） 马氏距离考虑了数据集的协方差矩阵，通过将数据映射到一个空间中，使得在该空间中的欧氏距离与原始空间中的马氏距离等价。...马氏距离可以解决特征之间的相关性和尺度不同的问题。优点：考虑了特征之间的相关性，适用于高维数据。缺点：需要估计协方差矩阵，计算复杂度较高。...到这里，如果还有什么疑问欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！ 如果对你有帮助，你的赞是对博主最大的支持！！我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

    46910

    聚类方法 学习总结

    （2）策略：k均值聚类的策略是通过损失函数的最小化选取最优的划分或函数C*，采用欧氏距离平方作为样本之间的距离，最小化样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数（成本函数时各个类畸变程度之和）。...（3）总体特性 基于划分的聚类方法 类别数k事先指定 以欧氏距离平方表示样本之间的距离，以中心或样本均值表示类别 以样本和其所属类的中心之间的距离的总和为最优化的目标函数 得到的类别是平坦的，非层次化的...m维特征样本和样本的闵可夫斯基距离： p=1时为曼哈顿距离： p=2时为欧氏距离： 时为切比雪夫距离： （3）马哈拉诺比斯距离（马氏距离） 另一种常用的相似度，考虑各个特征之间的相关性并与各个特征的尺度无关...马氏距离越大相似度越小。 样本集合X的协方差矩阵为S，m维特征样本和样本的马哈拉诺比斯距离： S为单位矩阵时，马氏距离就是欧氏距离，所以马氏距离是欧氏距离的推广。...（2）采用欧氏距离平方作为样本之间的距离。 （3）定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数（成本函数时各个类畸变程度之和）。

    1.1K10

    R语言入门系列之二

    ⑤method="normalize"，模标准化，将数据除以每行或者每列的平方和的平方根(defaultMARGIN=1)，模标准化后每行、列的平方和为1（向量的模为1），也即在笛卡尔坐标系中到原点的欧氏距离为...在基于欧氏距离的PCA、RDA中分析群落数据可以将每个样方弦转化可以弥补欧氏距离的缺陷。弦转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到弦距离矩阵。...⑥method="hellinger"，hellinger转化，就是总和标准化数据的平方根(defaultMARGIN=1)，hellinger转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到hellinger距离矩阵...⑦method="chi.square"，卡方转化，在默认(defaultMARGIN=1)的情况下是数据除以行的和再除以列的和的平方根，卡方转化后的数据使用欧氏距离函数计算将得到卡方距离矩阵。...环境变量由于量纲不同，在计算距离矩阵（欧氏距离）、根据特征根提取的主成分分析、比较系数的回归分析之前，均需要进行z-score标准化。

    3.9K30

    聚类算法（3）---K-means 算法

    本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...通过相似性测度，我们可以量化不同模式之间的相似性，从而作为分类的依据。这里简要介绍两种距离测度：欧式距离、马氏距离。 可见，相比于欧氏距离，马氏距离在计算时用到了样本集合的协方差矩阵。...dist_matrix = zeros(m, n); % 初始化 m 行 n 列的零矩阵，用于存储距离值 for i = 1:m % 遍历 v1 的每一行 for j...个向量与 v2 的第 j 个向量之间的欧氏距离 end end distance = dist_matrix; % 将距离矩阵赋值给输出变量 distance %...m 行 n 列的零矩阵，用于存储距离值 for i = 1:m % 遍历 v1 的每一行 for j = 1:n % 遍历 v2 的每一行 dist_matrix

    13510

    【模式识别】解锁降维奥秘：深度剖析PCA人脸识别技术

    探讨PCA对人脸数据集的特征提取能力，以及选择合适主成分数量对模型性能的影响。...【矩阵相乘】 d.选择一定的距离函数进行判别 【欧氏距离，挑最小的匹配】 2.3.2 PCA人脸识别流程 a.读入人脸库，读入每一个二维的人脸图像并转化为一维的向量，每个人选定一定数量的人脸照片构成训练集...【非必要步骤，特征脸如何重构，即 X*e，X大小为36000*20，e大小为20*k，每次只需将36000行的一列数据按照图像大小按行存储即可，这样就有k张特征脸图像】： double *temp;...本文使用欧氏距离计算坐标之间的距离： ​ //计算projected_test与projected_train中每个向量的欧氏距离 Euc_dist = (double *)malloc(sizeof...可视化降维后的人脸图像： 在C++环境中通过可视化降维后的人脸图像，直观地感受到主成分的特征。

    21610

    机器学习系列（八）K均值（kMeans）

    ，即列数 centroids = mat(zeros((k,n))) # 初始化一个k行n列的矩阵，元素为0，用于存储质心 for j in range(...= mat(zeros((m,2))) # 初始化一个m行2列的矩阵，元素为0，第一列存储当前最近质心，第二列存储数据点与质心的距离平方 centroids = createCent...centroids, clusterAssment # centroids为当前k个质心，clusterAssment为各个数据所属质心及距离该质心的距离平方 def biKmeans...(dataSet, k, distMeas=distEclud): # biKmeans函数接受3个输入参数，数据集及簇的数目为必选参数，计算距离默认为欧氏距离 m = shape(dataSet...列的矩阵，元素为0，第一列存储当前最近质心，第二列存储数据点与质心的距离平方 centroid0 = mean(dataSet, axis=0).tolist()[0] # 将所有点作为一个簇，

    1.3K20

    （数据科学学习手札09）系统聚类算法Python与R的比较

    1.1,1.2,1.3,1.4,10,11,20,21,33,34] increase = [1 for i in range(10)] X = np.array([price,increase],dtype='float32') X = X.T#这里必须使得输入的矩阵行代表样本...sch.distance.pdist(X,'method')：计算样本的距离阵，默认使用'euclidean',即欧氏距离法来计算距离，常用的其他可选择的距离计算方法有：'minkowski'，即使用明氏距离法...；'seuclidean'，计算标准化后的欧氏距离，具体计算方法参照帮助手册；'sqeuclidean'，计算平方后的欧氏距离；'cosine'，计算变量间的余弦距离，这在R型聚类中经常使用；'correlation...，即去除对角和下三角元素后的样本间距离矩阵，其第一个输入值为要计算的样本矩阵，样本X变量形式的矩阵或数据框；另一个常用的参数method用来设置计算距离的方式，包括'euclidean'欧氏距离，'maximum...（样本为行，变量为列），输出的结果为dist数据，可直接在hclust()里使用MS(input)来进行聚类。

    1.7K80

    度量时间序列相似度的方法：从欧氏距离到DTW及其变种

    2 欧氏距离 提到衡量时间序列之间的距离，欧氏距离（Euclidean Distance）是最直接的方法，它概念简单，在此不赘述。...两个等长时间序列间的欧氏距离 在应用欧氏距离时，第一个时间序列中的第 i 个点分别与第二个时间序列中的第 i 个点形成一一对应。...DTW 的原理此处简述如下： 对于两个不等长的时间序列 Q 和 C，长度分别为 n 和 m： 要使用 DTW 来对齐两个不等长的时间序列，需要构建一个 n*m 的距离矩阵，矩阵中的第 i 行第 j 列所对应的元素代表的就是序列中点...最终，两个不等长时序数据的对应关系可以通过动态规划来求解以下递归式得到： 其中， 是到距离矩阵第 行第 列时所积累的 warping path 的总距离。...DDTW 本身的概念也很简单，对于传统 DTW 而言，距离矩阵中的元素即为两个点 和 之间的距离；然而对于 DDTW 而言，此时的“距离矩阵”中的元素不再是两点之间的距离，而是时序数据在两点处一阶导数的差值的平方

    2.3K10

    【scikit-learn 估计器】 距离方法

    例如：当我们要预测三角形类别时，先找到与它最近距离的是三个菱形和一个圆形，但是菱形的数量大于圆形，故预测三角形的类别时菱形。如下图所示： 缺点： 不适合大数据集，且数据特征值呈离散分布。...欧氏距离 欧式距离，是利用勾股定理测量得到的真实距离，即两个特征向量长度平方和的平方根。 缺点： 如果特征值之间存在较大差异时，或者存在稀疏矩阵时，精确度就会明显的降低。...曼哈顿距离 两个特征在标准坐标系中绝对轴距之和。 异常值对曼哈顿距离的影响，小于欧式距离。 但是，如果数据集中某些特征值很大，这些特征会掩盖其他特征间的邻近关系。...余弦距离 指的是特征向量夹角的余弦值。 更适合处理异常值和稀疏数据的问题。 适用于特征向量很多的情况，但其也忽略了向量长度所包含的在某些场景下可能会有用的信息。...所以，距离问题的解决方法的选择，将直接影响到分类的结果。 下一节中，通过我们将讲解如何通过欧式距离进行分类。

    13620

    度量学习总结(二) | 如何使用度量学习处理 高维数据？

    它提供了基于对数行列式矩阵发散的框架，该框架能够有效地优化结构化的、低参数的马氏距离。 马氏距离是一类具有良好泛化性质的距离函数。马氏距离推广了k近邻分类器等算法常用的标准平方欧氏距离。...直观地，马哈拉诺比斯距离通过缩放和旋转特征空间来工作，赋予某些特征更多的权重，同时结合特征之间的相关性。在数学上，该函数定义在由d×d正定矩阵参数化的d维向量空间上。...此外，ITML假设由正定矩阵A0参数化的基线马氏距离函数。...但当x和y被标准化为具有单位L 2范数时，余弦相似性等价于标准欧氏距离：dl (x,y) = 2 −2∗cos(x,y)。...考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离： 其中： 低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离

    1.6K20

    【模式识别】探秘聚类奥秘：K-均值聚类算法解密与实战

    这些中心将作为簇的代表。 分配数据点： 对于每个数据点，将其分配到距离最近的聚类中心所属的簇。这里通常使用欧氏距离来度量数据点与聚类中心之间的距离。...算法实现： 使用C++实现K-均值聚类算法，包括聚类中心初始化、数据点分配、聚类中心更新等关键步骤。 d. 参数调优： 尝试不同的K值，通过评估指标（如簇内平方和）选择最优的K值。...距离计算函数： double Euclidean(PATTERN x, PATTERN y): 计算两个数据点之间的欧氏距离。...该函数通过遍历坐标数组计算每个维度上的差值平方和，然后取平方根得到欧氏距离。...判断两个聚类中心是否相等的函数： bool zequal(PATTERN z1[], PATTERN z2[]): 判断两组聚类中心是否相等，通过计算两组中心之间的欧氏距离之和，如果小于一个很小的阈值

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