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幾何学的ハッシュとは何ですか
コンピューター サイエンスでは、幾何学的ハッシュは、アフィン変換を受けた離散点によって表される 2 次元オブジェクトを効率的に見つけるための方法ですが、他のオブジェクト表現や変換に対する拡張機能も存在します。 オフライン ステップでは、点の各ペアを幾何学的な基礎として扱うことによって、オブジェクトがエンコードされます。 残りの点は、2 つのパラメーターを使用して、この基底に関して不変の方法で表現できます。 各点について、その量子化された変換座標がキーとしてハッシュ テーブルに格納され、基底点のインデックスが値として格納されます。 次に、新しい基点のペアが選択され、プロセスが繰り返されます。 オンライン (認識) ステップでは、ランダムに選択されたデータ ポイントのペアが候補ベースとして考慮されます。 各候補基底について、残りのデータ ポイントが基底に従ってエンコードされ、オブジェクトからの可能な対応関係が以前に構築されたテーブルで見つかります。 十分に多数のデータポイントが一貫したオブジェクト基底をインデックス化する場合、候補基底は受け入れられます。
どのようなメリットがあるのか
(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: 幾何学的ハッシュ
第 2 章: 解析幾何学
第 3 章:
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Produktbeschreibung
幾何学的ハッシュとは何ですか

コンピューター サイエンスでは、幾何学的ハッシュは、アフィン変換を受けた離散点によって表される 2 次元オブジェクトを効率的に見つけるための方法ですが、他のオブジェクト表現や変換に対する拡張機能も存在します。 オフライン ステップでは、点の各ペアを幾何学的な基礎として扱うことによって、オブジェクトがエンコードされます。 残りの点は、2 つのパラメーターを使用して、この基底に関して不変の方法で表現できます。 各点について、その量子化された変換座標がキーとしてハッシュ テーブルに格納され、基底点のインデックスが値として格納されます。 次に、新しい基点のペアが選択され、プロセスが繰り返されます。 オンライン (認識) ステップでは、ランダムに選択されたデータ ポイントのペアが候補ベースとして考慮されます。 各候補基底について、残りのデータ ポイントが基底に従ってエンコードされ、オブジェクトからの可能な対応関係が以前に構築されたテーブルで見つかります。 十分に多数のデータポイントが一貫したオブジェクト基底をインデックス化する場合、候補基底は受け入れられます。

どのようなメリットがあるのか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 幾何学的ハッシュ

第 2 章: 解析幾何学

第 3 章: デカルト座標系

第 4 章: 2 寸法 コンピュータ グラフィックス

第 5 章: 座標系

第 6 章: 変換 (幾何学)

第 7 章: ハフ変換

第 8 章: スケール不変特徴量変換

第 9 章: ホモグラフィー

第 10 章: 幾何学的特徴の学習

(II) 幾何学的ハッシュに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野で幾何学的ハッシュを使用する実際の例。

この本は誰に向けたものなのか

専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の幾何学的ハッシュに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。