Bagaimana PCA dapat digunakan dalam analisis gambar [tertutup]

1. Bagaimana PCA digunakan dalam pemrosesan gambar?
2. Dapatkah PCA digunakan untuk klasifikasi gambar?
3. Bagaimana PCA Bekerja dalam Ekstraksi Fitur Gambar?
4. Kapan PCA tidak digunakan?

Bagaimana PCA digunakan dalam pemrosesan gambar?

Salah satu kasus penggunaan PCA adalah dapat digunakan untuk kompresi gambar - teknik yang meminimalkan ukuran byte gambar sambil menjaga kualitas gambar sebanyak mungkin.

Dapatkah PCA digunakan untuk klasifikasi gambar?

PCA adalah teknik klasifikasi gambar yang biasanya digunakan untuk pengenalan wajah. Komponen utama adalah fitur khas atau aneh dari suatu gambar. Pendekatan yang dijelaskan dalam makalah ini menggunakan kemampuan PCA ini untuk meningkatkan keakuratan analisis gambar cloud.

Bagaimana PCA Bekerja dalam Ekstraksi Fitur Gambar?

PCA adalah metode penting untuk ekstraksi fitur dan representasi gambar. Di PCA, transformasi matriks gambar terjadi menjadi vektor dimensi tinggi dan matriks kovariansnya diperoleh mengonsumsi ruang vektor dimensi tinggi.

Kapan PCA tidak digunakan?

PCA harus digunakan terutama untuk variabel yang sangat berkorelasi. Jika hubungannya lemah antara variabel, PCA tidak bekerja dengan baik untuk mengurangi data. Merujuk ke matriks korelasi untuk menentukan. Secara umum, jika sebagian besar koefisien korelasi lebih kecil dari 0.3, PCA tidak akan membantu.