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有什么可以对比两张图片得出相似度的软件
我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性。因此，有时需要采用不同的距离函数。??如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距离，那么对一切i，j和k，dij应该满足如下四个条件：①当且仅当i=j时，dij=0②dij＞0③dij＝dji（对称性）④dij≤dik＋dkj（三角不等式）??显然，欧氏距离满足以上四个条件。满足以上条件的函数有多种，本节将要用到的马氏距离也是其中的一种。??第i个样品与第j个样品的马氏距离dij用下式计算：dij=(xi一xj)‘S-1(xi一xj)???其中，xi和xj分别为第i个和第j个样品的m个指标所组成的向量，S为样本协方差矩阵。马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。------------------------------------------------------------------------欧氏距离定义：欧氏距离（Euclideandistance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是d=sqrt((x1-x2)^(y1-y2)^)三维的公式是d=sqrt(x1-x2)^(y1-y2)^(z1-z2)^)推广到n维空间，欧式距离的公式是d=sqrt(∑(xi1-xi2)^)这里i=1,2..nxi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上面的公式.欧氏距离看作信号的相似程度。距离越近就越相似，就越容易相互干扰，误码率就越高。--------------------------------------------------------------------------------马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P.C.Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），并且是尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。下面是关于马氏距离的计算方法（参考：http://topic.csdn.net/u/20080911/14/f4402565-3b4f-4de4-a4fa-f4c020dd1477.html）两个样本：His1={3,4,5,6}His2={2,2,8,4}它们的均值为：U={2.5,3,6.5,5}协方差矩阵为：S=|0.250.50-0.750.50||0.501.00-1.501.00||-0.75-1.502.25-1.50||0.501.00-1.501.00|其中S(i,j)={[His1(i)-u(i)]*[His1(j)-u(j)][His2(i)-u(i)]*[His2(j)-u(j)]}/2下一步就是求出逆矩阵S^(-1)马氏距离D=sqrt{[His1-His2]*S^(-1)*[(His1-His2)的转置列向量]}欧氏距离（http://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance）即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。马氏距离（Mahalanobisdistances）1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；2）在计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数，否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，这种情况下，用欧式距离来代替马氏距离，也可以理解为，如果样本数小于样本的维数，这种情况下求其中两个样本的距离，采用欧式距离计算即可。3）还有一种情况，满足了条件总体样本数大于样本的维数，但是协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，比如A（3，4），B（5，6）；C（7，8），这种情况是因为这三个样本在其所处的二维空间平面内共线（如果是大于二维的话，比较复杂？？？）。这种情况下，也采用欧式距离计算。4）在实际应用中“总体样本数大于样本的维数”这个条件是很容易满足的，而所有样本点出现3）中所描述的情况是很少出现的，所以在绝大多数情况下，马氏距离是可以顺利计算的，但是马氏距离的计算是不稳定的，不稳定的来源是协方差矩阵，这也是马氏距离与欧式距离的最大差异之处。我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。?马氏距离的计算：[plain]viewplaincopyprint?%欧氏距离和马氏距离的计算?x=[12;13;22;31];?[mx,nx]=size(x);?Dis=ones(mx,nx);%产生全1的矩阵?C=cov(x);%计算协方差?fori=1:mx???forj=1:nx?????D(i,j)=((x(i,:)-x(j,:))*inv(C)*(x(i,:)-x(j,:))‘)^0.5;???end?end?D??Y=pdist(x,‘mahal‘)?y=squareform(Y)?[plain]viewplaincopyprint??结果：前面.................
怎么判断自己长得好看或者长相一般
判断自己长得好不好，方法很简单。
一个方法是看别人的反应。
比如你上食堂打饭，你看给你盛饭的那个美女厨师对你的态度如何，如果她给你打饭经常打不满，那说明你长得很对不起观众。如果你每次去打饭，她都对你热情有加，而且饭都给你打的只往外淌，那说明你长得可能真的不错。
一般来说长得好看的男生和女生都会得到一些特殊的对待。长得普通的男生和女生经常会被排挤。这很正常，人都有爱美之心。
我们自己照镜子经常会容易越看自己越帅。人很容易主观把自己看得很漂亮。
所以关于长得怎么样这个问题最好还是问朋友。如果朋友说你长得还可以不难看，那就说明你长得真的很一般了。你可以多问几个同学或者朋友，就可以知道这个真相了。
另个方法是从多角度来看自己的长相。
我们看手机中的相片，就能看到自己的长相，有时会觉得长得不像自己本人。确实是这样，因为相片他的角度有可能和你的真实长相有差别。但是，如果你看了各个角度的相片，你都发现自己长得真的很一般，那么你可能真的就长得很一般了。
一般人只要稍有几分容颜，在某一个角度照相，就会显得非常好看。换个角度看起来就不行了，如果你在各角度都找不到这个看起来很帅或者很漂亮的相片，那么你有可能长得真的和马云有一拼。
文章分享结束，有什么可以对比两张图片得出相似度的软件和图片看着相似怎么弄好看的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
