Kreuzkorrelation: Muster in der Computer Vision entschlüsseln

In der Signalverarbeitung ist Kreuzkorrelation ein Maß für die Ähnlichkeit zweier Serien als Funktion der Verschiebung der einen relativ zur anderen. Dies wird auch als gleitendes Skalarprodukt oder gleitendes Innenprodukt bezeichnet. Es wird üblicherweise zum Durchsuchen eines langen Signals nach einem kürzeren, bekannten Merkmal verwendet. Es findet Anwendung in den Bereichen Mustererkennung, Einzelpartikelanalyse, Elektronentomographie, Mittelwertbildung, Kryptoanalyse und Neurophysiologie. Die Kreuzkorrelation ähnelt in ihrer Natur der Faltung zweier Funktionen. Bei einer Autokorrelation, also der Kreuzkorrelation eines Signals mit sich selbst, wird es immer eine Spitze mit einer Verzögerung von Null geben, und ihre Größe entspricht der Signalenergie.

Wie Sie wollen Nutzen

(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Kreuzkorrelation

Kapitel 2: Autokorrelation

Kapitel 3: Kovarianzmatrix

Kapitel 4: Schätzung von Kovarianzmatrizen

Kapitel 5: Kreuzkovarianz

Kapitel 6: Autokovarianz

Kapitel 7: Bayesianische Variationsmethoden

Kapitel 8: Normale Gammaverteilung

Kapitel 9: Erwartungsmaximierungsalgorithmus

Kapitel 10: Griffiths Ungleichheit

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Kreuzkorrelation.

(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung der Kreuzkorrelation in vielen Bereichen.

An wen sich dieses Buch richtet

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die für jede Art von Kreuzkorrelation über das Grundwissen oder die Informationen hinausgehen möchten.