[转]Earth Mover's Distance (EMD)
转自:http://www.sigvc.org/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=981
Earth Mover's Distance (EMD)
原文: http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20120804/1344058475
作者: sylvan5
翻译: Myautsai和他的朋友们(Google Translate、shuanger、qiu)
本文将讨论Earth Mover’s Distance (EMD),和欧式距离一样,它们都是一种距离度量的定义、可以用来测量某两个分布之间的距离。EMD主要应用在图像处理和语音信号处理领域,在自然语言处理上很少有听说。
EMD 问题如下图所示
<ignore_js_op>
<ignore_js_op>
不同情况下EMD使用方式也不一样,但还是有一些共通之处。比如权重都是指特征量的重要程度。例如,一个直方图对应一个签名的情况下,直方图中的每一根柱(bar)代表一个特征量,柱的高度就对应其权重。在之前的相似图像检索 (2009/10/3)一文中,我使用到了图像颜色分布直方图相交距离(Histogram Intersection ),也可以用在EMD中当作ground distance使用。最早提出EMD概念的论文中有提到,EMD最初就是用来做相似图片检索的。
运输问题概述
<ignore_js_op>
<ignore_js_op>
很自然可以想到,给定两个签名,把一个变成另一个所需要的最小工作量,就是EMD对距离的定义,这里的「工作量」要基于用户对ground distance的定义,即特征量之间的距离的定义。然而,当特征量非常多的时候,由于要做一一匹配,其计算量是非常大的。因此,有人提出了一种将多个特征量组合起来做向量量化编码(Vector Quantization)后再组成签名的方法。
EMD的一些优点可见这里
举个栗子 <ignore_js_op>
<ignore_js_op>
Rubner的C语言实现首先我们尝试使用Rubner桑公开的C语言代码(example1.c),编译依赖emd.c和emd.h。其中特征量类型feature_t在emd.h中定义如下:
typedef struct { int X,Y,Z; } feature_t;具体实现代码见emd.c。对于上述例子的解答如下:
# include <stdio.h>
# include <math.h>
# include "emd.h"
/* 欧几里得距离 */
float dist(feature_t *F1, feature_t *F2) {
int dX = F1->X - F2->X;
int dY = F1->Y - F2->Y;
int dZ = F1->Z - F2->Z;
return sqrt(dXdX + dY*dY + dZ*dZ);
}
int main() {
/* 分布P的特征矢量 */
feature_t f1[4] = { {100,40,22}, {211,20,2}, {32,190,150}, {2,100,100} };
/*分布Q的特征矢量 */
feature_t f2[3] = { {0,0,0}, {50,100,80}, {255,255,255} };
/*分布P的权重 */
float w1[5] = { 0.4, 0.3, 0.2, 0.1 };
/*分布Q的权重 */
float w2[3] = { 0.5, 0.3, 0.2 };
/*分布P的签名 */
signature_t s1 = { 4, f1, w1 };
/*分布Q的签名 */
signature_t s2 = { 3, f2, w2};
/* 计算EMD */
float e;
e = emd(&s1, &s2, dist, 0, 0);
printf("emd = %f\n", e); return 0;
}
<ignore_js_op>
结束语本文对与EMD的讨论力求准确,但是错误难免,敬请批评指正,同时请参考其他文献。
参考文献
- Earth mover’s distance - Wikipedia link
- Y. Rubner, C. Tomasi and L. J. Guibas: The earth mover’s distance as a metric for image retrieval (PDF), International Journal of Computer Vision, 40(2), pp.99-121, 2000 - EMDの原論文。EMDを類似画像検索に適用しています。
- Code for the Earth Movers Distance (EMD) - Rubnerさんが公開されているC言語実装 link
- Fast Earth Mover’s Distance (EMD) Code - EMDを高速計算する実装 link
- 柳本, 大松: Earth Mover’s Distanceを用いたテキスト分類、人工知能学会全国大会, 2007. - EMDの説明がわかりやすい。画像や音声の手法がテキストにも使えるんですね。
- lpSolve - R言語のlpSolveのマニュアル。lp.transform()の詳しい仕様はここで。
- Formal definition of EMD
this article is mainly based on the original text written by sylvan5 on aidiary.some additional contents are added by mckelvin.
本文主要基于sylvan5发表在aidiary的原文,在此基础上增加了一些内容。
[转]Earth Mover's Distance (EMD)的更多相关文章
- Earth Mover's Distance (EMD)
原文: http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20120804/1344058475作者: sylvan5翻译: Myautsai和他的朋友们(Google Translate. ...
- The Earth Mover's Distance
The EMD is based on the minimal cost that must be paid to transform one distribution into the other. ...
- Distributed Sentence Similarity Base on Word Mover's Distance
Algorithm: Refrence from one ICML15 paper: Word Mover's Distance. 1. First use Google's word2vec too ...
- 唐诗掠影:基于词移距离(Word Mover's Distance)的唐诗诗句匹配实践
词移距离(Word Mover's Distance)是在词向量的基础上发展而来的用来衡量文档相似性的度量. 词移距离的具体介绍参考http://blog.csdn.net/qrlhl/artic ...
- R+NLP︱text2vec包——四类文本挖掘相似性指标 RWMD、cosine、Jaccard 、Euclidean (三,相似距离)
要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 在之前的开篇提到了text2vec ...
- Image Processing and Analysis_8_Edge Detection:Learning to Detect Natural Image Boundaries Using Local Brightness, Color, and Texture Cues ——2004
此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...
- Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1908.07873v1 [cs.LG] 21 Aug 2019 Abstract 联邦学习包括通过远程设备或孤立的数据中心( ...
- EMD距离
一.场景介绍 最近在研究一个场景:图片质量评分,给一张图片一个预测的分数. 里面提到了用 EMD(Earth Mover’s Distance)算法来评估两张图片之间的分布距离.下面主要讲解下 ...
- CV界的明星人物们
CV界的明星人物们 来自:http://blog.csdn.net/necrazy/article/details/9380151,另外根据自己关注的地方,加了点东西. 今天在cvchina论坛上看到 ...
随机推荐
- Laravel5.1 关联模型之后操作
之前写过关于模型关联的笔记,但是模型关联好后的一些使用没有介绍,今天补上 1 写入关联模型 1.1 使用Save方法(一对多) 我们准备了两个模型:Post和Comment. 它们的关系是一对多关系. ...
- 说说C#的async和await
https://blog.csdn.net/tianmuxia/article/details/17675681/ C# 5.0中引入了async 和 await.这两个关键字可以让你更方便的写出异步 ...
- Spring_day04--整合struts2和spring框架
整合struts2和spring框架 1 把struts2的action交给spring管理 2 实现过程 第一步 导入struts2和spring的jar包 (1)导入用于整合的jar包 第二步 创 ...
- Hibernate_day03--课程安排_表之间关系_一对多操作
Hibernate_day03 上节内容 今天内容 表与表之间关系回顾(重点) Hibernate的一对多操作(重点) 一对多映射配置(重点) 一对多级联操作 一对多级联保存 一对多级联删除 一对多修 ...
- OSG addEventHandler W键显示网格 L键控制光照 F键切换全屏窗口 S键显示统计数据 事件处理器
#include <osgGA/StateSetManipulator> #include <osgViewer/ViewerEventHandlers> // add the ...
- C++中的自动存储、静态存储和动态存储
根据用于分配内存的方法,C++中有3中管理数据内存的方式:自动存储.静态存储和动态存储(有时也叫做自由存储空间或堆).在存在是间的长短方面,以这三种方式分配的数据对象各不相同.下面简要介绍这三种类型( ...
- 构建API
前言 过程,如图: 第一步创建一个帮助类,类里面提供了加密.组装Url等方法,代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using S ...
- 【BZOJ4819】[Sdoi2017]新生舞会 01分数规划+费用流
[BZOJ4819][Sdoi2017]新生舞会 Description 学校组织了一次新生舞会,Cathy作为经验丰富的老学姐,负责为同学们安排舞伴.有n个男生和n个女生参加舞会 买一个男生和一个女 ...
- java中的最重要的 集合框架
java.util这个重要的包包含大量的类和接口,支持很多的功能.例如,java.util具有能产生伪随机数的类,还包括可以管理日期和时间.观察事件.操作位集合.标记字符串.处理格式化数据等的类.ja ...
- jQuery照片墙相册
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/30.htm 本特效支持jquery的版本为1.4.3,暂时不支持1.9以上jquery版本. 代码: < ...