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기하학적 해싱이란
컴퓨터 과학에서 기하학적 해싱은 확장을 통해 아핀 변환을 거친 개별 점으로 표현된 2차원 개체를 효율적으로 찾는 방법입니다. 다른 객체 표현 및 변환에도 존재합니다. 오프라인 단계에서 객체는 각 점 쌍을 기하학적 기반으로 처리하여 인코딩됩니다. 나머지 점은 두 개의 매개변수를 사용하여 이 기준에 대해 불변 방식으로 표현될 수 있습니다. 각 포인트에 대해 양자화 변환된 좌표는 해시 테이블에 키로 저장되고 기본 포인트의 인덱스는 값으로 저장됩니다. 그런 다음 새로운 기준점 쌍이 선택되고 프로세스가 반복됩니다. 온라인(인식) 단계에서는 무작위로 선택된 데이터 포인트 쌍이 후보 베이스로 간주됩니다. 각 후보 베이시스에 대해 나머지 데이터 포인트는 베이시스에 따라 인코딩되며 개체의 가능한 대응 관계는 이전에 구성된 테이블에서 찾습니다. 충분히 많은 수의 데이터 포인트가 일관된 개체 기반을 색인화하는 경우 후보 기반이 허용됩니다.
혜택을 받는 방법
(I) 통찰력, 및 다음 주제에 대한 검증:
1장: 기하학적 해싱
2장: 분석 기하학
3장: 직교 좌표계
4장: 2D 컴퓨터 그래픽
5장:
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Produktbeschreibung
기하학적 해싱이란

컴퓨터 과학에서 기하학적 해싱은 확장을 통해 아핀 변환을 거친 개별 점으로 표현된 2차원 개체를 효율적으로 찾는 방법입니다. 다른 객체 표현 및 변환에도 존재합니다. 오프라인 단계에서 객체는 각 점 쌍을 기하학적 기반으로 처리하여 인코딩됩니다. 나머지 점은 두 개의 매개변수를 사용하여 이 기준에 대해 불변 방식으로 표현될 수 있습니다. 각 포인트에 대해 양자화 변환된 좌표는 해시 테이블에 키로 저장되고 기본 포인트의 인덱스는 값으로 저장됩니다. 그런 다음 새로운 기준점 쌍이 선택되고 프로세스가 반복됩니다. 온라인(인식) 단계에서는 무작위로 선택된 데이터 포인트 쌍이 후보 베이스로 간주됩니다. 각 후보 베이시스에 대해 나머지 데이터 포인트는 베이시스에 따라 인코딩되며 개체의 가능한 대응 관계는 이전에 구성된 테이블에서 찾습니다. 충분히 많은 수의 데이터 포인트가 일관된 개체 기반을 색인화하는 경우 후보 기반이 허용됩니다.

혜택을 받는 방법

(I) 통찰력, 및 다음 주제에 대한 검증:

1장: 기하학적 해싱

2장: 분석 기하학

3장: 직교 좌표계

4장: 2D 컴퓨터 그래픽

5장: 좌표계

6장: 변환(기하학)

7장: 허프 변환

8장: 척도 불변 특성 변환

9장: 호모그래피

10장: 기하학적 특성 학습

(II) 다음에 대한 대중의 주요 질문에 답하기 기하학적 해싱.

(III) 다양한 분야에서 기하학적 해싱을 사용하는 실제 사례.

책의 대상 독자

전문가, 학부생 및 대학원생, 열정가, 취미생활자 및 모든 종류의 기하학적 해싱에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.