HLAC(高次局所自己相関)の位置不変性と加法性の確認
深層学習が嫌いになって禿げそうになるので,精神安定剤としての高次局所自己相関プレイグラウンド
世界一やさしいHLAC入門!(間違い探し編) とても分かりやすく書かれています. こちらをほぼそのままMATLAB向けに書きなおしました.
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2値HLACの実装
hlac_main.mをMATLAB/MATLAB onlineで実行する.
下記Figureが出現する. グラフは,犬画像(dog1),位置が異なる犬画像(dog2),猫画像(cat),マージ画像(dogcat)それぞれのHLAC特徴をグラフ化したものである. 下記確認ができる
- 位置による特徴量不変(dog1 HLACとdog2 HLACの等価性)の確認
- 特徴量の加法性(dogcat minus dogとcat HLACの等価性)の確認
- マージ画像(猫と犬)の特徴量から犬の特徴量を引き算したものが猫画像の特徴量とほぼ一致していることが確認できる
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2値HLACによる間違い探しの実装
間違い探しの画像はWikipediaからの引用である. hlac_main2.mをMATLAB/MATLAB onlineで実行する.
下記グラフが出現する.
上記グラフは間違い探し画像のReferenceおよびTargetのHLAC特徴量と差分,また,その内積を求めた際の位相差である.位相差が大きい(=間違い探しの答えである確率が大きい)所を,右図に示した.