图像识别的维度问题

此文属于自己没事的时候瞎想的,没有参考其它著作,也没用科学可靠性。

对二值化图像识别,倘若逐个像素查看,则是一维对二维的模拟,想要突破这个,必须能真正地从二维上来查看。
一维:点与点之间的联系,符合这种联系规则的图片才能识别。
二维:直接呈现图像,对图像整体进行识别。

另外一种解释,逐点查看是在一维空间上被时间维度的约束,即从不同点开始,不同的先后关系会导致路径的不同。而二维空间来说,不存在时间的约束,因为能对整体一次性做出识别。

但是,如果二维图像非常之巨大,比如人站在一幅巨大的海报面前,他并不能第一时间识别海报上的内容,必须全面观察之后(进行扫描)之后才能识别。这是个问题。

这个想法可以逐级推广到三维及以上。

抛开图像识别,对多维空间的理解是不是也是如此,在二维的空间上来描述三维空间,多出了时间维度的约束。
来展开阐述一下。
假设现在有三维空间Oxyz,其中有个正方体的物体
(0,0,0)(2,0,0)(2,2,0)(0,2,0)
(0,0,2)(2,0,2)(2,2,2)(0,2,2)
它在方向(1,1,1)上平移2√3个单位(√是根号…),即在原点的点平移到对顶角的点那儿。
该运动在二维平面xOy上的投影即是该二维空间所能观察到的现象。现描述如下:正方形
(0,0)(0,2)(2,2)(2,0)
它在方向(1,1)上平移了2√2个单位。
该运动在一维空间x轴上的投影可以描述为:线段
(0)(2)为了跟上面统一用点描述法,其等价于[0,2]
它在方向(1)即x轴正方向上运动了2个单位。
可见,在相同时间內,在不同维度观察,同一个物体运动的距离不同,(记住距离是一维概念,即把所有的运动转换为最低参考维度的概念来描述,下面说的速度也是如此)。
从上总结:物体在高维度的运动速度大于等于低维度运动的速度。
再回到上面图像识别问题,也许并不是二维空间图像识别就没有时间的约束,只是在不同维度上有速度区别,高维度的效率≥低维度。
(但是,注意一点,上面所说的一切都是我从三维空间来揣测二维空间和一维空间,本身就有其局限性。)
以上所有讨论都是讲空间维度的观察,时间维度作为必要条件。


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