漢明距離是以理查德·衛斯里·漢明的名字命名的。在信息論中,兩個等長字符串之間的漢明距離是兩個字符串對應位置的不同字符的個數。換句話說,它就是將一個字符串變換成另外一個字符串所需要替換的字符個數。例如: 1011101 與 1001001 之間的漢明距離 ...
Google Baidu 等搜索引擎相繼推出了以圖搜圖的功能,測試了下效果還不錯 那這種技術的原理是什么呢 計算機怎么知道兩張圖片相似呢 根據Neal Krawetz博士的解釋,原理非常簡單易懂。我們可以用一個快速算法,就達到基本的效果。 這里的關鍵技術叫做 感知哈希算法 Perceptual hash algorithm ,它的作用是對每張圖片生成一個 指紋 fingerprint 字符串,然后 ...
2017-04-10 09:25 0 2823 推薦指數:
漢明距離是以理查德·衛斯里·漢明的名字命名的。在信息論中,兩個等長字符串之間的漢明距離是兩個字符串對應位置的不同字符的個數。換句話說,它就是將一個字符串變換成另外一個字符串所需要替換的字符個數。例如: 1011101 與 1001001 之間的漢明距離 ...
利用直方圖原理實現圖像內容相似度比較 ,作為筆記記錄在隨筆中。 public class PhotoDigest { public static void main(String[] args) throws Exception ...
/similar_image_search_part_ii.html 二、實現 https://www.cnblogs.com/blosaa/ ...
Similarity Measure&Distance Measure(相似性與距離度量): 距離度量: 1、Euclidean Distance(歐式距離) 2、ManhattanDistance(曼哈頓距離) 3、Chebyshev Distance(切比雪夫距離 ...
漢明距離是使用在數據傳輸差錯控制編碼里面的,漢明距離是一個概念,它表示兩個(相同長度)字對應位不同的數量,我們以d(x,y)表示兩個字x,y之間的漢明距離。 對兩個字符串進行異或運算,並統計結果為1的個數,那么這個數就是漢明距離。 python的位操作: 描述符 | 描述 ...
使用Levenshtein計算相似度距離,裝下模塊,調用下函數就好。 拿idf還得自己去算權重,而且不一定准確度高,一般做idf還得做詞性歸一化,把動詞形容詞什么全部轉成名詞,很麻煩。 Levenshtein.distance(str1,str2) 計算編輯距離(也稱Levenshtein ...
1.余弦距離 適用場景:余弦相似度衡量的是維度間取值方向的一致性,注重維度之間的差異,不注重數值上的差異。 舉例:如某T恤從100塊降到了50塊(A(100,50)),某西裝從1000塊降到了500塊(B(1000,500)),那么T恤和西裝都是降價了50%,兩者的價格變動趨勢一致,可以用余弦 ...