الگوریتم EMD چیست؟

۴۰ بازديد
الگوریتم EMD (Earth Mover’s Distance) یک نحوه احتساب مسافت فی مابین دو توزیع احتمال میباشد. این الگوریتم از التفات بخش اعظمی در موضوع‌هایی مانند آموزش سئو در مشهد پردازش تصویر، تشخیص سرمشق، بازشناسی سر مشق و با صرفه‌سازی به کار گیری میگردد. معمولاً EMD برای مقایسه توزیع‌های وزنی از خصوصیت‌های گوناگون یک شیء با یکدیگر به کار گیری می‌گردد.
این الگوریتم مطابق اصل انتقال زمین (Earth Mover’s Principle) تولید می گردد. به صورت خلاصه، EMD مقدار کمتری از هزینه‌های موردنیاز برای انتقال مقدار یک توزیع به توزیع دیگر را مشخص می‌نماید. این الگوریتم با استعمال از ماتریس‌های جریان وزنی فی مابین موادتشکیل دهنده دو توزیع، هزینه انتقال را احتساب می‌نماید.

EMD به صورت کلان در اکثری از اپلیکیشن‌های کاربردی آیتم به کار گیری قرار میگیرد، مثلا انطباق تصاویر، پردازش سیگنال‌ها، آنالیز داده‌های زمین‌شناسی، و مسائل باصرفه‌سازی در حمل و نقل و مدیر زنجیره تأمین. این الگوریتم تحت عنوان یک ابزار موءثر برای مقایسه و نظارت توزیع‌ های داده ها در متعدد ناحیهها شناخته می گردد.

رابطه الگوریتم EMD با دنیای دیجیتال
الگوریتم Earth Mover’s Distance (EMD) در دنیای دیجیتال و کامپیوتری نیز کاربردهای زیادی دارااست. در پایین تنی چند از این کاربردها را بیان می کنم:

انطباق تصاویر:
EMD قادر است برای مقایسه و انطباق تصاویر با توزیع‌های خصوصیت گوناگون استعمال شود. این به معنای این میباشد که می‌اقتدار از این الگوریتم برای تشخیص الگوها یا این که شی ءها در تصاویر بهره برد. به عنوان مثال، در صورتی‌که بخواهید تصویری از یک شیء را با یک تصویر مرجع مقایسه فرمایید، EMD قادر است به شما یاری دهد تا انطباق توزیع خصوصیت‌های دو تصویر را به حساب آوردن نمایید.

تشخیص سر مشق:
EMD تحت عنوان یک ابزار اثرگذار برای تشخیص الگوها در داده‌های دیجیتالی آیتم استعمال قرار میگیرد. این الگوریتم میتواند در محاسبه سیگنال‌های داده‌ای، تشخیص خصوصیت‌های اساسی در داده‌های هنگامی و فضایی و حتی انطباق نمادها و الگوها در متن‌ها اثرگذار باشد.

پردازش تصاویر و ویدیو:
EMD می تواند در پردازش تصاویر و ویدئوها به مراد انطباق و بررسی توزیع‌های رنگ، فروغ و روشنایی یا این که خصوصیت‌های دیگر آیتم به کارگیری قرار گیرد. این قادر است در تشخیص الگوها در تصاویر، انتخاب تفاوت‌ها در بین تصاویر، و حتی‌در ادغام تصاویر به مراد ساخت و ساز تصاویر نو موءثر باشد.

نظارت داده‌های زمین‌شناسی: EMD معمولاً در محاسبه داده‌های زمین‌شناسی برای مقایسه و تعبیروتفسیر داده‌های مرتبط با تغییرات مکانی و وقتی استعمال میگردد. این الگوریتم به دانشمندان زمین‌شناسی یاری می‌نماید تا توزیع‌های مختلفی از خصوصیت‌های زمین‌شناسی را با یکدیگر مقایسه کرده و الگوهای اساسی را تشخیص دهند.

کلاً، EMD یک الگوریتم قوی برای چک و مقایسه داده‌های دیجیتال و توزیع‌های احتمالی در گونه های مختلفی از اپلیکیشن‌های کاربردی در دنیای دیجیتال دارااست.

مزایا و معایب الگوریتم EMD چیست؟
Earth Mover’s Distance (EMD) دادیم  مزایا و معایب خاص خویش را دارااست، که درپی توضیح  دادیم :

مزایا:
آلرژی به تغییرات مکانی و شکلی:
EMD آلرژی متعددی به تغییرات مکانی و شکلی توزیع‌ها داراست. این به معنای این میباشد که در شرایطی‌که دو توزیع به طوری تغییر‌و تحول نمایند، EMD توانمند به تشخیص این تغییرات و به حساب آوردن مسافت میان آن ها میباشد.

عدم تعلق به اندازه:
EMD عدم تعلق به اندازه توزیع‌ها دارااست، براین اساس شما میتوانید توزیع‌هایی با اندازه‌های گوناگون را مقایسه فرمائید.

قابلیت و امکان به کار گیری در مسائل باصرفه‌سازی:
EMD تحت عنوان یک ترازو مسافت، در مسائل با صرفه‌سازی گزینه به کار گیری قرار میگیرد. برای مثال، می تواند در مسائل اختصاص منابع و رئیس زنجیره تأمین یاری دهد. آموزش سئو مشهد کاربردهای کلان: EMD در مسئله‌های مختلفی مثلا پردازش تصاویر، تشخیص سرمشق، زمین‌شناسی، مهندسی، و علم ها اجتماعی به کارگیری می گردد.
۰ ۰
تا كنون نظري ثبت نشده است
ارسال نظر آزاد است، اما اگر قبلا در بلاگ 9 ثبت نام کرده اید می توانید ابتدا وارد شوید.