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이미지 유사도 계산을 위해 2 개 이미지의 히스토그램 사이의 유클리드 거리를 사용하고 있습니다. 히스토그램은 15 개 저장소이며 이미지 크기에 따라 표준화됩니다 (따라서 모든 저장소의 합계 = 1).이미지 유사성에 대한 신뢰도 측정 계산
이제 사용자는 거리 값을 전혀 사용하지 않아서이를보다 확실한 값 (예 : % 신뢰도)으로 변환하려고합니다. 따라서 거리가 0이면 신뢰도는 100 %이고 거리가 최대 일 때, 즉 1 (정확합니까?)이면 신뢰도는 0 %입니다.
그러나 히스토그램 및 거리 메트릭의 특성으로 인해 스케일링은 선형이 아니며, 즉 거리 = 0.5는 50 %의 신뢰도 측정치와 동일하지 않습니다.
거리 측정을 신뢰도 측정으로 변환하는 스케일링 함수를 제안 해 줄 수 있습니까?
cool! 나는 이와 같은 것을 시도했지만 수식에 도달하는 "엄격한"방법이 있습니까? –
내가 아는 어떤 것도. 이는 실제로 데이터에 의존하고 자신감을 왜곡하고 싶은지에 달려 있습니다. – css