我正在实现Viola-Jones人脸检测算法，并且对haar-feature阈值有点困惑。我正在使用follow计算haar-feature的阈值。步骤：
a)计算对应于相同位置的所有正(脸)图像中的haar特征值。b)获取位于最小特征值和平均特征值之间的所有特征值，以得到列表，MinToAvg = [] c)对于MinToAvg分类数据中的每个值(正和负)，并获得位置数。d)特征值被认为是我得到max(Pos-FP)的特定特征的阈值
浏览 3提问于2013-10-03得票数 0
我正在使用Harris角点检测算法来寻找角点。我正在读的一篇参考论文建议我检查自相关矩阵的特征值。但是，我不明白角点与自相关矩阵的特征值有什么关系。他们之间的关系是什么？
浏览 4提问于2014-06-21得票数 1
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从凸点获取角点
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我已经编写了算法来提取图像中显示的点。它们形成凸起的形状，我知道它们的顺序。如何从这些点提取角点(顶部3和底部3)？我使用的是opencv。
浏览 0提问于2012-04-22得票数 4
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我正在模拟一个物理系统，其中我需要计算一个非常大(~10000x10000)矩阵的特征值和向量。到目前为止，我已经在MATLAB中使用了内置的Eig算法，但对于大型矩阵来说，它非常慢。在MATLAB中有没有其他算法可以做得更好，或者我可以以某种方式提高Eig的性能？具体地说，我只需要矩阵的前100个特征向量，从最小的数字特征值开始。有没有办法让算法只计算前N个特征向量和特征值，以节省计算时间？当然，这只有在特征向量排
浏览 1提问于2016-09-20得票数 0
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PCA算法背后的直觉
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在找到数据集协方差矩阵的特征向量和特征值后，特征值表示数据集的分布情况，特征向量表示特征值的方向。我们所要做的是将特征向量从最高的特征值降到最低的特征向量(最高的意思是特征更加分散，从而彼此更加独立，减少冗余)，并将原始数据集投影到新的“轴”集(特征向量)上。例如，如果我们有一个三维数据集，那么就会有三个特征向量，每个特征向量彼此正交(因此它们将形成一个三维空间)。接下来，我们将原
浏览 0提问于2019-09-17得票数 1
我想最小化关于v1和v2的函数V，但是我的函数没有闭合表达式，所以我不能构建和使用导数。问题如下:为了计算我的函数的值，我需要两个4x4矩阵的特征值(从概念上讲，这两个矩阵应该是对称的和实数的，但有时EigenSolver不能得到真正的特征值)。这些特征值是我用Eigen包计算的。对于某些输入集合，这些特征值中的一些变为负值。这些是我想在我的计算中忽略的输入集合，因为它们会导致一个复杂的函数值，并且我的函数只能有实数值。
有没有办法包括这一点？我的第一次尝试是使用GSL-Library的
浏览 1提问于2015-07-22得票数 0
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我的教授建议:检查系统的特征值和它们的比率(如果系统是刚性的)。关于特征值，我得到以下结果：我不得不说，我对数字不是很感兴趣。以下是我的问题：
非常感谢你的帮助。
浏览 3提问于2016-12-01得票数 4
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精确地找到最小特征值
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我想精确地找到矩阵的最小(绝对值)非零特征值。我可以用浮点算法来做这件事，但是
你要用同情来解决这个问题吗?还是有别的办法？
浏览 4提问于2014-02-08得票数 3
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如何快速得到稀疏矩阵的所有特征值？有可能吗？
我尝试使用128000×128000的eigs，存储了1376000个条目，但是内核已经死了。
浏览 4提问于2020-11-15得票数 3
我更大的目标是实现一个通用结构特征值问题的解析导数。在我的模型中，我开发了质量和刚度矩阵，并使用scipy.linalg.eig来求解所有的特征值/向量。目前，在有限元模型(欧拉梁单元)中约有100自由度，但只有第一(最小特征值)三到五个特征值/向量对感兴趣。最后，我想用一个减少的基础来解决这个问题，但这不是当前的目标。我试图实现一个模态方法，反向算法微分公式描述在最近的论文中，他，乔森，和马丁斯()。该公式用特征值、特征向量和反向
浏览 7提问于2022-06-21得票数 0
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矩阵计算的精度R与Stata
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因此，我检查所有特征值是否较小或等于零。0.0003249607 -2.616447e-05 3.492998e-05stata计算的特征值分别为1.045e-12，-0.00001559，-0.00009737，-0.01163805.而R计算的特征值为-1.207746e-20，-1.558760e-05，-9.737074e-05，-1.163806e因此，最后三个特征值非常相似，但第一个<e
浏览 5提问于2017-08-23得票数 2
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我使用以下软件包在对称相似分数矩阵(大小为10x10)上找到最大特征值及其对应的特征向量：，就像：现在的问题是，当我多次运行它(使用相同的矩阵、设置等)时，特征向量中的值有时是正的，有时是负的(参见运行3)。
浏览 2提问于2013-01-31得票数 3
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我有一个像1，1，2，2，3，3，4，4，4，4，5，5这样的索引值的列表，另一个列表包含了这些索引的特征值，如3，14，6，13，15，3，18，4，12，17，2，9。对于同一序列的第一个指数(例如，前2，2,2,2)，特征值总是最小的(例如这里是6)，并且随着相似指数的数目增加(例如，指数2，它增加到15)。我希望Python查找类似的索引(索引序列)，然后更改它们的特征值，以便每个索引都得到最小的特征值(例如，2,2,2将有6,6,6，6，而不是6,13,15)。
我该怎么做呢？
浏览 0提问于2016-06-22得票数 1
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然后利用这些阵列求解一个一般的特征值问题，得到特征值和向量。我的问题是，如何通过改变矩阵中的某些参数来最小化(优化)特定的特征值？其思想是改变两个参数y和w，以最小化一个特定的特征值(例如，第一个特征值，eigenVal[0])。我以前曾用C++编写过一些基本的优化算法，但是我想研究一下Python库。
浏览 1提问于2017-05-26得票数 0
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我在写我自己的函数，得到特征值和特征向量。我使用QR算法提取特征值。如何利用对角特征值矩阵D和原始矩阵A求出特征向量？
浏览 3提问于2013-10-31得票数 2
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我们知道Shi是基于查找的，因此在OpenCV中甚至有一个函数来计算梯度矩阵的最小特征值，用于角点检测，称为，以防您想要自己实现： int ksize = 3, )是否有一个函数(在OpenCV或如果不是任何其他C++库中)
浏览 4提问于2021-06-07得票数 1
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我不相信行列式，所以我看特征值，但我没有记忆(或时间)来计算所有的n个特征值，我只对最小值感兴趣，特别是当它将符号从正向负变化时。我试过了这样我就失去了特征值的符号，Matlab不能得到收敛的最小特征值。1:10 D(i) = eigs(A,1,0) D(i) =
浏览 1提问于2019-01-15得票数 2
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对于大小为300,000*300,000的对称稀疏方阵，在任何语言或程序包中，在一小时内求出10个最小特征值及其对应的特征向量是最好的方法。
浏览 0提问于2019-03-27得票数 2
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我试着找出最小特征值对应的特征值和特征向量。我有一个矩阵A (nx2)，并且我已经计算了B = transpose(A) * a。当我使用c++特征函数compute()并打印矩阵B的特征值时，它显示如下所示： (4.4, 0)(-0.209我猜特征向量不能为零。那么，对于最小的特征值4.4，对应的特征向
浏览 4提问于2014-06-08得票数 2
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